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为对风机齿轮箱状态进行准确评估,提出一种基于核主成分(KPCA)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)结合的齿轮箱数据融合故障预测模型。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,该模型首先对监测数据预处理(4分位法剔除异常数据等),对齿轮箱特征因素进行相关性分析,利用该预测方法对齿轮箱典型状态特征(振动、温度特征等)进行预测,利用统计过程控制原理(SPC)分析残差,以实现齿轮箱异常状态的预测。最后,以齿轮箱油温预测为例,验证了该模型的准确性和有效性。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱轴承温度易受随机因素影响及预测准确性低的问题,以准确预测短期内温度变化为目标,通过对风电机组齿轮箱轴承温度发展趋势的研究,提出一种主成分分析(Principal component analysis,PCA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)及Elman神经网络结合的预测模型。该模型通过主成分分析对高维复杂原始变量进行降维,主成分(PC)作为经GA优化的Elman神经网络的输入。新方法充分考虑轴承温度发展趋势中的随机波动成分,挖掘历史数据变化规律。结果表明:新方法对轴承温度发展中的随机波动趋势拟合效果较好,稳定性、准确性均优于文中其他方法,能够有效实现轴承温度的精确预测。 相似文献
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物联网技术的快速发展,有效地提高了离散制造业的信息化水平。作为物联网的关键感知技术,无线射频识别(RFID)技术在制造业生产中的应用愈加广泛。结合制造业信息化,以农机产品的生产装配为例,介绍了RFID在典型离散制造业供应链以及生产车间中的应用,同时对RFID技术在仓储管理中的应用流程进行分析。提出了基于RFID的制造执行系统(MES)在农机装配车间的应用方案和硬件架构,阐述了系统的信息流模型,以实现生产过程的实时监控和在制品的跟踪管理。RFID技术的应用有效满足生产数据采集的实时性和自动化要求,对企业信息化的建设具有重要的推进作用。 相似文献
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室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而,传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache Kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件,搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台,并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器,相较于传统单机多线程计算方式快218.2s。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储,提高了车间的透明化管理水平。 相似文献
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针对目前农机制造车间存在的数据采集手段落后、生产状态监控方法缺失的问题,研究了基于射频识别技术(RFID)的应用方案。首先,在分析企业生产现状的基础上,提出了基于RFID技术的数据采集方案和网络支撑架构;其次,通过VisualStudio2017平台和C#语言开发了在制品状态追踪系统;最后,选取玉米机切碎器作为研究对象,实现生产现场的硬件部署,并对其生产过程进行实验;通过实验案例表明,该系统能够快速稳定地工作,帮助企业实现了实时数据的采集和生产状态的可视化监控,验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献