【摘 要】
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基于运行数据对压砖设备健康状态进行分析,对于降低设备故障率、提升压砖成品质量具有重要意义。现有方案大多数局限于离线人工分析,实时性差且推广效率低。针对上述问题,基
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,福建华鼎智造技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61973085),福州市市校科技合作项目(2018G86)
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基于运行数据对压砖设备健康状态进行分析,对于降低设备故障率、提升压砖成品质量具有重要意义。现有方案大多数局限于离线人工分析,实时性差且推广效率低。针对上述问题,基于阿里云机器学习平台设计了压砖设备健康状态分析方法,基于聚类方法构建了压砖设备健康状态模型,在无需先验知识的情况下,对于压砖设备的工作、待机、异常等健康状态实现了建模。进而,将该模型部署于云计算平台上,通过周期性的数据导入与分析实现了压砖设备健康状态的在线分析。最后通过实例证明了该方法的有效性。
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