基于多元信息模型的设备状态预测及评价方法研究

发布时间：2018-03-16 09:12

  本文选题：多元信息预测　切入点：状态信息评价　出处：《合肥工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：在生产设备运行的过程中,会产生大量的状态数据,这些数据包含了设备运行的状态信息。如何从海量特征信息中提取出关键信息,以此了解设备的运行状态,并预知可能出现的故障,成为了设备维护的关键一环。由此,本文提出了一种面向多元信息模型的设备状态预测及评价方法,从海量数据出发,提取设备状态信息用于指导设备维护工作。论文首先提出了从海量信息中提取、预测设备状态多元信息的方法。利用关联因素分析方法分析多元信息间的关联性,用以提取出设备核心状态信息。然后,将提取到的状态信息输入灰色预测模型,完成对设备状态信息的趋势预测。为了解决对于多元信息预测结果不直观、难以理解的问题,本文应用模糊层次分析方法,建立了基于多元数据的设备状态评价模型,客观高效地对设备状态信息中所包含的设备状态进行评价,以保证设备维护工作的准确性。最后,在综合应用信息处理方法和模糊评价方法的基础上,开发了一套设备状态预测及评价系统,并在企业汽车制造车间得以应用,验证了本文提出方法的有效性。
[Abstract]:In the process of production equipment running, a large amount of state data will be produced, which contains the state information of the equipment operation. How to extract the key information from the mass characteristic information, so as to understand the running state of the equipment, In this paper, a method of equipment state prediction and evaluation based on multivariate information model is proposed, which is based on mass data. The paper first proposes a method to extract and predict the multivariate information of equipment state from mass information, and analyzes the correlation between the information by using the method of correlation factor analysis. It is used to extract the core state information of the device. Then, the extracted state information is input into the grey prediction model, and the trend prediction of the state information of the equipment is completed. In order to solve the problem that the forecast result of the multivariate information is not intuitive and difficult to understand, In this paper, the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) method is used to establish the equipment state evaluation model based on multivariate data. The equipment state is evaluated objectively and efficiently in order to ensure the accuracy of equipment maintenance. On the basis of comprehensive application of information processing method and fuzzy evaluation method, a set of equipment state prediction and evaluation system is developed and applied in the automobile manufacturing workshop of enterprises, which verifies the effectiveness of the method proposed in this paper.
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TH17

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 王有森;许皓;;基于数据包络分析的并行生产系统效率评价方法[J];运筹学学报;2015年04期

2 陈丽;;基于改进HMM模型的无线移动通信忙时话务量预测[J];信息通信;2015年07期

3 袁尚南;强茂山;温祺;江汉臣;;基于模糊层次分析法的建设项目组织效能评价模型[J];清华大学学报(自然科学版);2015年06期

4 刘磊;;电站现场总线布线的优化应用[J];科技与创新;2015年07期

5 王月芬;王露;;基于ARIMA模型的宁波生活用电总量的实证分析[J];浙江理工大学学报;2014年06期

6 孙强;岳继光;;基于不确定性的故障预测方法综述[J];控制与决策;2014年05期

7 丁汪;高福安;;基于层次分析与模糊综合评价的电视节目质量评价方法[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2012年03期

8 陆宁云;何克磊;姜斌;吕建华;;一种基于贝叶斯网络的故障预测方法[J];东南大学学报(自然科学版);2012年S1期

9 胡惠玉;;基于工业以太网实现上位机对远程PLC的监控[J];长春工程学院学报(自然科学版);2011年02期

10 张如敏;;模糊综合评价在ERP项目风险辨识中的应用研究[J];浙江万里学院学报;2011年02期

，

本文编号：1619257