简介:摘要:为解决工业企业中,工业机器人、大型盾构机、道岔等大型工业设备,施工环境恶劣,维护成本昂贵,乃至产品质量和有序生产。开发工业设备预测性维护系统。系统基于SpringBoot后端框架、VUE前端框架、TensorFlow大数据分析框架对系统进行开发;基于物联网设备系统在针对非计划停机维护的相关工业指标进行实时数据采集;基于多数据源设定标准化API读取;基于SPARK大数据处理框架对设备维护模块进行在线实时分析;基于行业应用模型,在确保生产质量和生产进度的基础上,使用机器学习回归算法对历史数据和行业数据进行预测模型训练,输出预测性维护指标和大型停机检修计划表及预应对方案;最后通过行业场景应用验证了设计系统的可行性。
简介:摘要:现代设备维修通常引入“设备经济寿命”的概念来考虑其经济性。这个概念从能够生产的设备入手,解决了设备实际使用寿命与原始寿命的调整关系,但在实际使用中存在一定的限制,会造成维修资源和设备的浪费。因此,根据设备的实际情况进行实时维护最为经济合理。但是,从管理的角度来看,特定的维护周期是必不可少的。因此,提出了可变周期维护来解决这个综合问题。设备的变周期维护是指在防止设备性能劣化和降低设备失效概率的前提下,随着某维护周期的变化而使维护计划相应变化的动态维护,按事先规定的可选计划和相应技术条件的规定而采取的有效管理措施。本文主要详细介绍液压设备的变周期维护。