基于神经网络的烟草包装设备故障信号检测方法  

作　　者：陈开红 李爽 郑兴有 张秀灵 李荣基 付玉红 

机构地区：[1]红云红河集团会泽卷烟厂,云南省曲靖市654200

出　　处：《家电维修》2024年第11期83-85,共3页Appliance Repairing

摘　　要：随着烟草行业的不断发展,生产线速度的提升以及自动化程度的加深,机械故障带来的生产损失和安全隐患也日益凸显。传统的故障检测方法往往依赖于人工巡检或简单的传感器监测,存在着效率低、精度不高以及无法应对复杂故障的局限性,故基于神经网络的烟草包装设备故障信号检测方法备受关注。神经网络作为一种人工智能技术,在模式识别和故障诊断方面展现出了强大的潜力,烟草行业引入基于神经网络的故障信号检测方法后,有助于提升生产线的稳定性和可靠性,能减少因机械故障而造成的停机时间和生产损失,提高生产效率和产品质量。因此,该领域的研究具有重要的理论意义和实际应用价值,可为学术界和工业界提供广阔的研究空间和发展机遇。

关 键 词：烟草包装设备 神经网络 机械运行 故障信号 检测 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]