基于机器学习的工业物联网设备故障诊断系统的设计与实现

发布时间：2021-12-28 02:21

　　传统工业设备维护的计划性维修模式,导致设备维护不及时、维修成本高等问题。人工智能技术的应用为设备故障诊断提供了新途径。目前多数针对智能设备故障诊断的研究局限于算法理论方面,且受限于有限的公开数据集,模型的数据维度有限,实际可操作性不强。本文结合实际工业物联网应用场景,研究了工业数据采集技术和基于机器学习故障诊断算法,针对滚动轴承部件设计研发了工业物联网智能设备故障诊断系统。本文主要工作包括:（1）设计了工业物联网数据采集系统和设备故障诊断算法。论文分析了工业物联网设备故障诊断系统需求,针对数据采集系统的设备接入、本地网关和云平台三个模块,设计了系统硬件组织架构、数据传输网络架构和系统软件架构。论文采用数据挖掘技术和机器学习算法,研究了实际系统滚动轴承五种类型的传感数据的特征,提出了基于提升树预训练的循环神经网络故障诊断算法。（2）实现了工业物联网数据采集系统和设备故障诊断算法。论文研究了工业物联网传输协议和工业传感技术,采用工业数据采集技术和大数据技术,实现了滚动轴承的多维传感数据的采集、传输、存储和展示等功能。本文提出的基于提升树预训练的循环神经网络故障诊断算法,利用提升树对采集到的... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：117 页

【学位级别】：硕士

【图文】：

图１－１基于数据驱动的故障诊断识别过程??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎ?ｆａｕｌｔ?ｄｉａｇｎｏｓｉｓ?ａｎｄ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ??

工业数据采集系统结构

图２－３?ＤＡＭ－３５０５Ａ（Ｔ）数据采集卡??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?ＤＡＭ－３５０５Ａ（Ｔ）?ｄａｔａ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｃａｒｄ??

【参考文献】：
期刊论文
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[7]德国“工业4.0”与“中国制造2025”的比较及启示[J]. 李金华.  中国地质大学学报(社会科学版). 2015(05)
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本文编号：3553211