故障智能診斷與實(shí)驗(yàn)培訓(xùn)中心的建設(shè)意義

2023年03月30日 11:03昆山漢吉龍測控技術(shù)有限公司點(diǎn)擊量：440

　　建設(shè)意義

　　(1) 設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)的一個(gè)重要核心是設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測及對獲取的信號進(jìn)行現(xiàn)代信號分析，并進(jìn)行診斷給出維修決策建議。而對信號進(jìn)行分析，對設(shè)備進(jìn)行診斷的基礎(chǔ)是掌握機(jī)械設(shè)備故障機(jī)理，弄清不同設(shè)備在不同故障時(shí)的信號響應(yīng)規(guī)律。因此，搭建機(jī)械故障模擬試驗(yàn)平臺，模擬出相關(guān)故障信號是進(jìn)行故障診斷的重要基礎(chǔ)。此外，通過模擬出相關(guān)故障信號，一方面可讓工程技術(shù)人員快速了解不同故障信號的表現(xiàn)特征，另一方面也可逐步讓工程技術(shù)人員掌握機(jī)械故障的機(jī)理。

　　(3) 不論是基于現(xiàn)代信號處理的故障診斷方法還是基于人工智能的故障診斷方法，都是通過建立相關(guān)模型對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然而，模型的準(zhǔn)確性和可靠性卻有待驗(yàn)證。通過試驗(yàn)?zāi)M產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行驗(yàn)證是一個(gè)相對可靠、高效、低成本的方法。

　　(2) 基于人工智能的故障診斷方法對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，從而不需要知道系統(tǒng)精確解析模型的情況下完成系統(tǒng)的故障診斷。然而這類方法通常需要大量過程故障情況下的樣本數(shù)據(jù)，并且診斷精度與準(zhǔn)確率與樣本的完備性和代表性有很大的關(guān)系，但是，實(shí)際工作的設(shè)備可靠性是較高的，故障數(shù)據(jù)種類及其數(shù)量都不多。因此，通過試驗(yàn)?zāi)M出故障信號擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)庫對于故障智能診斷準(zhǔn)確率的提高具有重大意義。

　　(4) VALENIAN教學(xué)通過建立設(shè)備狀態(tài)檢測與智能診斷綜合實(shí)驗(yàn)室，可有效幫助工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、波形識別、信號分析以及診斷等全過程的機(jī)械故障診斷技術(shù)，提高工程技術(shù)人員專業(yè)技能水平，為公司培養(yǎng)滿足新模式新業(yè)務(wù)需求的多層次人才。

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