傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備維護(hù)的計(jì)劃性維修模式,導(dǎo)致設(shè)備維護(hù)不及時(shí)、維修成本高等問題。人工智能技術(shù)的應(yīng)用為設(shè)備故障診斷提供了新途徑。目前多數(shù)針對智能設(shè)備故障診斷的研究局限于算法理論方面,且受限于有限的公開數(shù)據(jù)集,模型的數(shù)據(jù)維度有限,實(shí)際可操作性不強(qiáng)。本文結(jié)合實(shí)際工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景,研究了工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)故障診斷算法,針對滾動(dòng)軸承部件設(shè)計(jì)研發(fā)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備故障診斷系統(tǒng)。本文主要工作包括:（1）設(shè)計(jì)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和設(shè)備故障診斷算法。論文分析了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備故障診斷系統(tǒng)需求,針對數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)備接入、本地網(wǎng)關(guān)和云平臺(tái)三個(gè)模塊,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)硬件組織架構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和系統(tǒng)軟件架構(gòu)。論文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,研究了實(shí)際系統(tǒng)滾動(dòng)軸承五種類型的傳感數(shù)據(jù)的特征,提出了基于提升樹預(yù)訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法。（2）實(shí)現(xiàn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和設(shè)備故障診斷算法。論文研究了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳輸協(xié)議和工業(yè)傳感技術(shù),采用工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的多維傳感數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)和展示等功能。本文提出的基于提升樹預(yù)訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法,利用提升樹對采集到的... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【圖文】：

圖１－１基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷識(shí)別過程??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎ?ｆａｕｌｔ?ｄｉａｇｎｏｓｉｓ?ａｎｄ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ??

工業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖２－３?ＤＡＭ－３５０５Ａ（Ｔ）數(shù)據(jù)采集卡??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?ＤＡＭ－３５０５Ａ（Ｔ）?ｄａｔａ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｃａｒｄ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3553211