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铸造车间设备管理系统与故障预测研究

刘灯  
【摘要】:随着社会不断发展,科学技术不断进步,新兴的科研成果不断的融入人们生活和生产的各个方面,铸造业在这种蓬勃发展的大环境下飞速成长。设备作为企业生产经营活动中最核心的资产直接影响着企业的生产运营成本,运用先进的网络技术、结合最新的设备管理理念实现设备管理科学化已然成为了铸造行业设备管理的必然趋势。本文以背景公司下属铸造车间的设备为研究对象,运用管理信息系统的分析与设计方法,实现了设备管理的信息化,同时提出了一种针对设备故障问题的预测方法。首先,本文阐述了论题研究的背景及意义,对设备管理信息系统和设备故障预测的国内外相关研究现状进行了介绍;其次,对铸造车间的设备管理问题现状进行了分析并探讨了该车间实施设备管理系统的可行性,明确了系统的建设目标和建设思想,确定了具体的功能性需求,得出了系统的整体功能结构;接着对系统的总体结构和核心模块的业务流程进行了设计,采用UML建模工具,运用活动图、类图、时序图对车间的主要功能模块进行了设计,并完成了数据库相关的概念结构及逻辑结构设计,构建出了一个以边缘计算为采集层,以设备管理模块为执行层,以数据预测为决策层的设备管理系统;然后,对于设备故障预测这一重点问题,提出了一种基于设备运行状态的故障预测方法;最后,介绍了本系统开发所用到的相应的技术和相关功能的实现效果。本文提出的故障预测方法基于GA-LM-BP神经网络,可以对设备的运行状态进行较好的预测。将该方法与设备管理系统相结合,本文提出了从设备管理、数据采集直至利用数据进行故障预测的整个设备管理的闭环系统。该系统已经在目标车间成功运行,验证了文章研究内容的有效性。


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