【摘 要】
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为了实现对智能设备状态的自我识别和自我诊断,本文进行了基于去湿系数和SPC的状态预测研究,通过设备固有属性和机器学习技术,降低设备维保费用,推动智能生产建设.针对某烟草
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为了实现对智能设备状态的自我识别和自我诊断,本文进行了基于去湿系数和SPC的状态预测研究,通过设备固有属性和机器学习技术,降低设备维保费用,推动智能生产建设.针对某烟草厂的烘丝机设备,依据其筒壁温度、输入流量、输入水分和输出水分数据,分析出固有属性参数一去湿系数,再采用线性拟合技术获取其变化趋势,并以SPC控制图的UCL和LCL确定安全区间,进行状态预测.研究结果显示状态预测效果良好,检查出的故障前三点变化率为100%,四点变化率为61.45%.
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