文献类型：期刊文章

作　　者：俞龙海[1] 陈淑平[2]

机构地区：[1]新余学院工程训练中心,江西新余338004 [2]新余学院外国语学院,江西新余338004

出　　处：《造纸装备及材料》

基　　金：江西省教育厅科技计划项目“管道开孔机远程监控与故障诊断系统研究”(GJJ2202209)。

年　　份：2024

卷　　号：53

期　　号：7

起止页码：32-34

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：随着工业化和城市化的快速发展,能源需求的增长使不停输管路开孔机在能源、化工等行业中的应用日益广泛。然而,设备的运行状态监测和故障诊断面临着诸多挑战。为此,文章提出了一种基于深度学习和工业物联网的不停输管路开孔机运行态势监测系统,旨在实现对设备运行状态的实时监测、故障预警和维护建议。通过实验验证,该系统在故障诊断准确率方面显著优于传统方法,具有较高的实用价值和推广前景。

关 键 词：深度学习  工业物联网 不停输管路开孔机  运行态势监测  故障诊断

分 类 号：TP18] TP274] TH69]