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大数据在设备健康预测和备件补货中的应用
被引量：
6
1
作者
张晨
李嘉
+1 位作者
王海宁
李思悦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期183-187,共5页
提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警...
提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警。实例结果表明,该方法预测精度高于LSTM算法,可对设备故障进行精确预警,且备件库存优化模型的可靠性高达90.4%,可有效减少备件库存。
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关键词
石油化工设备
设备健康监测
统计库存控制
大数据
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题名
大数据在设备健康预测和备件补货中的应用
被引量：
6
1
作者
张晨
李嘉
王海宁
李思悦
机构
中石化上海赛科石油化工有限责任公司
华东理工大学商学院
埃森哲(中国)有限公司
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期183-187,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71371005)
文摘
提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警。实例结果表明,该方法预测精度高于LSTM算法,可对设备故障进行精确预警,且备件库存优化模型的可靠性高达90.4%,可有效减少备件库存。
关键词
石油化工设备
设备健康监测
统计库存控制
大数据
Keywords
petrochemical
equipment
health
monitoring
of
equipment
statistical
inventory
control
big
data
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据在设备健康预测和备件补货中的应用
张晨
李嘉
王海宁
李思悦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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