检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]太原理工大学化学化工学院,太原030024 [2]广东石油化工学院机电工程学院,茂名525000 [3]广东省石化装备故障诊断重点实验室,茂名525000
出 处:《现代制造工程》2017年第11期157-161,共5页Modern Manufacturing Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(61174113);茂名市科技计划项目(201327);广东省石化装备故障诊断重点实验室开放基金项目(GDUPTKLAB201314);广东省高校石油化工过程装备故障诊断与信息化控制工程技术开发中心开放基金项目(512015)
摘 要:设备状态趋势预测是设备故障诊断的主要任务之一,也是该领域的重要研究内容。尤其是在机械设备的维修方式由定期维修过渡到预测维修后,为了准确地预测设备状态的发展趋势,制定出科学、合理的维修措施,设备的状态趋势预测技术尤为重要,因此,对机械设备状态趋势分析的方法及进展进行了介绍,并结合油液监测技术,提出了一种以多元信息融合为基础的设备趋势预测新方法。The prediction for equipment condition trend is not only one of the main tasks of fault diagnosis, but also an important research in this field. Especially, since the equipment maintenance mode changed from regular maintenance to predictive mainte- nance, in order to predict the trend of equipment condition accurately and formulate scientific and reasonable remedy, the predic- tion technology for equipment condition trend is particular significant. Therefore, the methods and research process for equipment condition trend prediction are introduced. Thus, combined with oil-monitoring technology, a new method of equipment trend pre- diction which is based on multi-source information fusion is proposed.
分 类 号:TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP207[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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