论文摘要
提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警。实例结果表明,该方法预测精度高于LSTM算法,可对设备故障进行精确预警,且备件库存优化模型的可靠性高达90.4%,可有效减少备件库存。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张晨,李嘉,王海宁,李思悦
关键词: 石油化工设备,设备健康监测,统计库存控制,大数据
来源: 中国机械工程 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中石化上海赛科石油化工有限责任公司,华东理工大学商学院,埃森哲(中国)有限公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(71371005)
分类号: TP311.13;TH17
页码: 183-187
总页数: 5
文件大小: 1919K
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