企业离散式智能设备预测性维护综述

李福兴; 李璐爔; 彭友

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摘要

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式.提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法.指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备.在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用.

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来源
《测控技术》 |2021年第8期|1-6|共6页
作者
李福兴; 李璐爔; 彭友;
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作者单位

东南大学教育技术中心江苏南京 210036;

江苏经贸职业技术学院贸易与物流学院江苏南京 211168;

江苏经贸职业技术学院贸易与物流学院江苏南京 211168;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类可靠性、稳定性、寿命;
关键词
预测性维护; 边云协同; 故障预测; 框架; 模式;

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