基于机器学习的工业设备故障预测与维护管理研究  

作　　者：刘梅[1] 王子琦 郑羽纯 

机构地区：[1]华北电力大学(保定)经济管理系,河北保定071003

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第12期232-236,共5页

摘　　要：本文探讨了应用机器学习技术,基于支持向量机(SVM)模型,对工业设备故障进行预测的有效性,并提出了相应的维护管理策略。通过分析设备故障类型、温度、压力、振动、电流、电压、发生时间、持续时间、维修措施、维修成本、维护活动类型、维护时间、维护频率以及维护效果等关键指标的数值分布,发现模型在多个维度上具有较高的预测准确性。这为设备的预防性维护提供了有力的数据支持,有助于企业提前采取措施,减少突发故障的发生,提高设备运行效率和企业的生产效率。基于模型预测结果,本文提出了定期检查与预防性维护、备件库存管理、维修策略优化、维护活动标准化以及维护效果评估与反馈等维护管理策略。这些策略的实施有助于企业降低维护成本,延长设备使用寿命,并最终提升企业的竞争力。

关 键 词：机器学习技术 工业设备 工业设备 

分 类 号：TK41[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]