机电工程自动化生产线设备故障诊断与预测性维护策略

李 仁义
江西亿晟电气有限责任公司

摘要


本文聚焦于机电工程自动化生产线设备，深入探讨了故障诊断与预测性维护策略。首先分析了自动化生产
线设备故障的常见类型及产生原因，接着详细阐述了当前主要的故障诊断技术，包括基于传感器数据、振动分析、
温度监测等方法。然后提出了一系列预测性维护策略，如建立设备健康模型、利用大数据和人工智能算法进行故障
预测等。通过实际案例验证了这些策略的有效性，旨在提高自动化生产线设备的可靠性和运行效率，降低维护成本。

关键词


机电工程；自动化生产线；设备故障诊断；预测性维护

全文:

PDF


参考


[1]崔鹏浩，王军强，张文沛，等.基于深度强化学习

的流水线预测性维护决策[J].计算机集成制造系统，2021，

27（12）：3416-3428.DOI：10.13196/j.cims.2021.12.004.

[2]张峰，张志鹏.基于大数据的机械故障预测与维护

策略研究[J].中华传奇（上旬），2022（16）：0143-0145.

[3]林兆源.智能化技术在机电工程管理中的应用[J].

百科论坛电子杂志，2022（23）：205-207.

[4]丁少虎，张瑞晨，杨称称，等.基于声音融合特征

与OCSVM的机床故障分类诊断[J].制造技术与机床，2022

（10）：8.DOI：10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.10.002.

[5]江朋，陆远，胡莹.基于LSTM+FP-Growth算法

的印刷设备故障预警及诊断[J].南昌大学学报（工科版），

2021，043（003）：276-284.


Refbacks

  • 当前没有refback。