港口电气设备故障诊断与智能维护策略研究

王 新强
山东威海港发展有限公司

摘要


本研究旨在探讨港口电气设备故障诊断与智能维护策略。随着港口自动化水平的不断提高，电气设备的可靠性和稳定性对港口运营至关重要。本文首先分析了港口电气设备的常见故障类型及其影响，然后介绍了传统故障诊断方法的局限性。接着，重点研究了基于人工智能和物联网技术的智能故障诊断方法，包括机器学习算法、深度学习模型和传感器网络的应用。本文提出了一种基于预测性维护的智能维护策略框架，并讨论了数据采集、处理和分析的关键技术。通过实际案例分析验证了智能维护策略的有效性，并对未来研究方向提出了建议。本研究为港口电气设备的故障诊断和维护提供了新的思路和方法。

关键词


港口电气设备；故障诊断；智能维护；人工智能；物联网；预测性维护

全文:

PDF


参考


[1]张林.港口机械电气设备自动化调试技术分析[J].设备管理与维修，2024，（06）：141-143.

[2]朱少兵.港口设备全面标准化管理的思考[J].港口装卸，2024，（01）：57-59.

[3]李星辰.浅析港口设备缺陷的精益化改进[J].中国设备工程，2023，（S2）：135-138.

[4]栾文轩，窦永.自动化技术在港口电气设备中的应用[J].集成电路应用，2023，40（08）：284-285.

[5]庞晓宁.港口机械电气安全控制系统设计与应用研究[J].中国高新科技，2023，（09）：42-44.

[6]王新.港口设备电气自动化技术的应用探析[J].中国设备工程，2023，（04）：200-202.

[7]俞晓诚.港口电气设备维护与管理研究[J].造纸装备及材料，2022，51（11）：212-214.

[8]王建华，港口防盐雾大电流充电设备.浙江省，杭州国控电力科技有限公司，2022-10-20.




DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3506-07-06-144623

Refbacks

  • 当前没有refback。