导读:本文包含了预知维护论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:设备,煤炭,故障,清洁,智能,健康,设备管理。
预知维护论文文献综述
成国庆,周炳海,李玲[1]（2019）在《多设备系统的生产批量、质量控制与预知维护联合优化》一文中研究指出针对由多台设备通过串、并混联构成的多阶段生产系统,对其生产批量、质量控制以及预知维护进行了联合建模与优化.系统中的各台设备随时间逐渐发生劣化,可靠性及产品加工质量随之降低.在每个生产批量结束时,对各设备进行状态检测并评估其在下个生产期内的可靠性.预知维护同时以设备的可靠性、结构重要度以及产能比为决策依据,以合理分配维护资源.在每个阶段设置质检台以实时检测各设备加工产品的质量,并根据质量反馈信息,对次品率超过控制阈值的设备进行预防性更换以改善性能提高产品质量.以批量生产周期、质量控制阈值以及预知维护参数为叁维联合决策变量,建立了有限时域内的平均费用率模型.基于蒙特卡罗仿真和响应曲面法设计了优化算法,实现了对模型的快速近似求解.最后通过一个实例演示了本模型,并对结果作了相关统计学分析.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年08期）
魏建华,程起元,李广义[2]（2019）在《医疗设备预知性维护技术的探究与实践》一文中研究指出目的探索建立适用于医院医疗设备的一种预知性维护和保养技术。方法参考工业设备预知性维护和管理模型,提出医疗设备预防性维护这一概念,并对实施预知性维护的切入点和步骤进行了阐述,然后针对Minitrace型回旋加速器开展预知性维护和保养工作。结果通过预知性维护的实施和备件库的建立,设备的故障次数呈逐年下降趋势,设备的停机时间得以缩短,给患者的诊疗提供了充分保障,为医院带来了很好的社会效益。结论医疗设备的预知性维护优于既定模式下的预防性保养,其具有实际的可操作性,能够在大部分医疗设备的维护工作中进行推广。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2019年08期）
耿东方[3]（2019）在《高压聚乙烯超高压往复压缩机典型故障分析及预知维护长周期探究》一文中研究指出本文以神华榆林能源化工有限公司年产30万吨高压聚乙烯装置超高压往复压缩机为依据,通过阐述超高压聚乙烯超高压往复压缩机结构、典型故障分析及措施,并通过预知维护探究,得出影响超高压往复压缩机稳定长周期运行的关键因素,并给出通过动态管控及合理的预知检修,保障超高压往复压缩机平稳长周期运行。(本文来源于《化学工程与装备》期刊2019年04期）
徐鹤[4]（2018）在《纸机压榨部的振动监测与压榨辊轴承的预知性维护》一文中研究指出现代造纸机的压榨部多采用靴式压榨的结构,其高线压、宽压区的设计,提高了脱水能力。但低速重载的运行工况往往会缩短轴承的使用寿命,造成计划外停机影响生产。本文介绍从压榨部的振动检测入手,预知压榨辊轴承的失效及轴承零件的损坏。经实践证明,振动检测可以有效地预测轴承的故障点,从而提前更换问题轴承,避免计划外停机。(本文来源于《中华纸业》期刊2018年22期）
刘杨[5]（2018）在《观为监测：让“预知性维护”理念落地生根》一文中研究指出用观为监测创始人的话来说，人类似乎一直都“痴迷于做预测这件事”。然而，世界上大凡带“预”字的事都是大家想干却不容易干好的事。工业设备的“预知性维护”正是其中之一。所谓预知性维护，是指通过对设备进行数据收集和状态监测，在故障发生之前就预测可能出现(本文来源于《无锡日报》期刊2018-05-17）
梁鑫鑫,张国庆[6]（2017）在《状态监测在设备预知维护中的应用》一文中研究指出冶金设备正朝着规模化、持续化、自动化、信息化、智能化、物联网的方向发展。本文以某钢厂为例,阐述了状态监测诊断系统应用中存在的问题,状态监测在设备预知维护的现状与发展、重要意义以及发展规划。(本文来源于《冶金设备》期刊2017年S1期）
朱引[7]（2017）在《基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型研究》一文中研究指出随着工业4.0概念在全球的普及,生产设备的稳定运行对于企业生存有着重大意义。但是在如今制造业中,对设备的维护管理主要还是以基于时间的预防维护为主,而这种方法对维护周期很难掌控,往往不能在设备需要进行维护的时候进行维护,容易造成过剩维护或不及时维护。因此,本文研究了设备状态维护这种维护方式,分析提取反映设备健康状况的特征变量,并对这些特征变量进行监控,采集状态量,并使用动态贝叶斯网络的推理功能对设备健康状况变化趋势进行预测,再结合维护成本模型,提出了设备的预知性维护方法,目的在于减少设备故障,保证企业健康生产。首先,通过对设备建立故障树模型,通过故障树分析法得到影响设备运行的关键因素,再对这些因素进行故障模式影响和危害性分析最终得到反映设备健康状况的特征变量,为设备健康状况的预测提供基础;然后建立基于动态贝叶斯网络的设备健康状况的预测模型,使用动态贝叶斯网络的推理功能,对设备健康状况变化趋势进行预测,在了解了设备健康状况是怎么变化的之后,再对维护模型做改进,考虑了设备衰退及维护次数对设备运行的影响以及考虑生产运行成本的因素,以最小平均总成本最小为目的,求得设备健康状况维护阈值和维护次数,结合动态贝叶斯网络模型对设备健康状况的预测,最后制定合理的维护计划,保证设备的稳定运行。本文通过建立基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型,在提高设备可靠性的同时也节省了设备的维护成本,对提高实际生产效率和减少企业设备维护成本具有积极意义。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
任明月,李栋,孟国营[8]（2017）在《煤炭清洁加工设备预知维护系统设计》一文中研究指出分析了几种主要的煤炭清洁加工设备常见故障及其产生原因,针对当前煤炭清洁加工设备的维护模式无法准确有效地识别设备早期故障和潜在故障威胁的问题,设计了煤炭清洁加工设备预知维护系统。该系统主要由日常维护基本信息管理功能模块、设备工况实时监测功能模块、故障模拟功能模块、预知维护决策功能模块组成,4个模块相辅相成,协调作用,可以对当前设备运行情况进行评价,并对故障的发展趋势进行预测,从而实现了设备的预知维护及健康诊断。(本文来源于《工矿自动化》期刊2017年05期）
李栋,任明月,孟国营[9]（2016）在《煤炭清洁加工设备预知维护系统研究》一文中研究指出"一带一路"战略是中国经济进入新阶段的开放战略新模式,它对于煤炭行业的发展同样带来了机遇和挑战。虽然当前煤炭行业遭遇低潮,新能源的发展日新月异,但是煤炭作为主要能源的格局短期内不会改变。但是目前最主要的问题是煤炭的使用所带来的环境压力,要缓解这种压力,煤炭的清洁加工是一个有效的途径。本文首先列举了煤炭洗选加工过程中主要的几种设备及其常见故障,并指出当前设备的维护模式无法准确有效地识别设备早期故障和潜在威胁,针对这样的问题提出煤炭洗选设备的预知维护系统,即"4M"系统,对于保障洗选设备安全高效运行具有重要意义(本文来源于《“一带一路”战略联盟矿业科技创新国际研讨会报告专家简介与学术论文摘要集》期刊2016-09-01）
程晓涵,汪爱明,苏一新,孟国营[10]（2016）在《投影寻踪方法在设备预知维护中的应用研究》一文中研究指出提出了一种融合投影寻踪的自回归分析方法实现设备的预知维护。该预知维护方法是从设备关键部件处提取振动信号,经分析和计算得出24种特征指标用以描述设备运行状态;对24种特征指标分别提取一个时间序列并各自进行自回归分析,得到各自对应的预测因子;利用投影寻踪将前述预测因子投影到二维空间,然后分别建立预测因子投影值与相对应的特征指标值的拟合函数,进而推算出24种特征指标的未来值;再通过对24种特征指标的未来值在最佳投影方向矩阵下进行投影,根据投影值的分布情况判断设备未来运行状态是否存在异常,从而实现设备的预知维护。最后利用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障数据和山西省某洗煤厂主井皮带机的减速器故障数据进行了验证。(本文来源于《振动工程学报》期刊2016年04期）
预知维护论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的探索建立适用于医院医疗设备的一种预知性维护和保养技术。方法参考工业设备预知性维护和管理模型,提出医疗设备预防性维护这一概念,并对实施预知性维护的切入点和步骤进行了阐述,然后针对Minitrace型回旋加速器开展预知性维护和保养工作。结果通过预知性维护的实施和备件库的建立,设备的故障次数呈逐年下降趋势,设备的停机时间得以缩短,给患者的诊疗提供了充分保障,为医院带来了很好的社会效益。结论医疗设备的预知性维护优于既定模式下的预防性保养,其具有实际的可操作性,能够在大部分医疗设备的维护工作中进行推广。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
预知维护论文参考文献
[1].成国庆,周炳海,李玲.多设备系统的生产批量、质量控制与预知维护联合优化[J].系统工程理论与实践.2019
[2].魏建华,程起元,李广义.医疗设备预知性维护技术的探究与实践[J].中国医疗设备.2019
[3].耿东方.高压聚乙烯超高压往复压缩机典型故障分析及预知维护长周期探究[J].化学工程与装备.2019
[4].徐鹤.纸机压榨部的振动监测与压榨辊轴承的预知性维护[J].中华纸业.2018
[5].刘杨.观为监测：让“预知性维护”理念落地生根[N].无锡日报.2018
[6].梁鑫鑫,张国庆.状态监测在设备预知维护中的应用[J].冶金设备.2017
[7].朱引.基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型研究[D].华中科技大学.2017
[8].任明月,李栋,孟国营.煤炭清洁加工设备预知维护系统设计[J].工矿自动化.2017
[9].李栋,任明月,孟国营.煤炭清洁加工设备预知维护系统研究[C].“一带一路”战略联盟矿业科技创新国际研讨会报告专家简介与学术论文摘要集.2016
[10].程晓涵,汪爱明,苏一新,孟国营.投影寻踪方法在设备预知维护中的应用研究[J].振动工程学报.2016
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