期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
ZHAO Hua;JI Xin;ZHANG Sheng;WANG Chengcheng(Instrumentation Technology and Economy Institute,Beijing 100055,China;Tianjin Tianduan Hydraulic Press Co.,Ltd,Tianjin 300142,China;Machinery Technology Development Co.,Ltd,Beijing 100044,China)
机构地区:[1]机械工业仪器仪表综合技术经济研究所,北京100055 [2]天津市天锻压力机有限公司,天津300142 [3]机科发展科技股份有限公司,北京100044
基 金:2018年工信部智能制造综合标准化项目《重型锻造装备远程诊断与预测性维护标准研究与试验验证》资助。
年 份:2020
期 号:9
起止页码:79-83
语 种:中文
收录情况:ZGKJHX、普通刊
摘 要:我国重型液压机数字化水平不断提高,其各部件和子系统越来越复杂,传统的故障人工排查和全现场维修方式已经不能满足装备运行和维护需求。针对此问题,本文研究了重型液压机故障状态及其故障原因,给出了重型液压机故障诊断流程方法和故障树,提出了基于贝叶斯网络建模的故障诊断模型迭代学习方法。在此基础上,设计出了一套重型液压机故障诊断系统。用例测试结果表明,本文提出的方法对于重型锻造液压机的故障诊断时效性更强、稳定性更好,有效减少了大型装备的维护成本。
关 键 词:液压机 故障树 故障诊断
分 类 号:TH137] TP277]
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