个系统该系统可以快速准确地确定故障的存在和类型并提前预测电动机组件中可能存在的缺陷。预测骨料磨损和失效的技术基于聚类和机器学习方法。为了对故障进行分类使用了基于多层感知器的神经网络该网络根据主要缺陷的数量包含个输入神经元。与起正在其工厂使用机器学习大数据和技术实施数字预测分析平台。数字平台将使集中收集处理和分析来自生产设备的数据和来自企业信息系统的有关生产过程的信息成为可能。
高性能工业设备运行和生产过程参数的累积数据将使预测 手机号码数据库 机器性能和进行预测性维护成为可能这也将降低成本。无停机时间工厂中的传送带全天候生产产品任何故障都可能导致生产停止。因此在输送机的定期维护期间预防性更换所有可能发生故障的部件非常重要。大型工厂为其生产线配备许多不同的传感器用于监控所有重要部件的状态。
数据进入监控系统如果监控到的参数超出允许值则将相应的部件或部件列入下次定期维护的预防清单或立即更换。因此即使是最复杂和多阶段的生产线也能按预期顺利运行。冶金厂为连铸厂实施了预测诊断系统。这里的数学模型不是针对故障进行训练的而是针对设备在各种模式下的正确运行进行训练的。智能监控按节点查看参数集并分析它们的集体行为数学模型根据当前的传感器数据集预测下个值。