
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文檔簡介
1、機(jī)械設(shè)備的可靠性、運(yùn)行效率和無故障時間對于實(shí)現(xiàn)安全運(yùn)行、提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力至關(guān)重要。采用先進(jìn)的智能維護(hù)管理模式,利用預(yù)診(Prognostics)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通訊手段,充分發(fā)揮信息化技術(shù)在機(jī)械設(shè)備維護(hù)管理中的作用,進(jìn)而達(dá)到對重大設(shè)備和關(guān)鍵部件的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時性能評估及剩余壽命的動態(tài)預(yù)測,對實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵部件的全生命周期智能管理,以及近零故障運(yùn)行(Near-Zero-Downtime)具有重要意義。另一方面,基于Web的全生
2、命周期智能預(yù)診作為一種新興的維護(hù)技術(shù),具備了診斷的實(shí)時化、智能化、系統(tǒng)化、早期化、網(wǎng)絡(luò)化五大特點(diǎn),通過數(shù)據(jù)融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)了設(shè)備實(shí)時性能評價與診斷、智能化系統(tǒng)、早期預(yù)診等功能,引領(lǐng)了目前設(shè)備維護(hù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。因此,本文面向智能預(yù)診的網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn),對基于J2EE的智能預(yù)診集成工具進(jìn)行了研究。
本文從實(shí)時預(yù)診的角度出發(fā),提出一種統(tǒng)一的四層框架結(jié)構(gòu),完整地闡述了每層的功能及設(shè)計思想。并特別指出了智能預(yù)診數(shù)據(jù)格式規(guī)范化對拓寬智能預(yù)診應(yīng)用
3、的重要性,在此基礎(chǔ)上提出了基于J2EE的智能預(yù)診系統(tǒng)框架。
對基于J2EE智能預(yù)診系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,包括基于信號處理算法的特征提取模塊研究,基于特征選擇算法的特征選擇模塊研究,基于Ajax的狀態(tài)監(jiān)測模塊設(shè)計的研究,數(shù)據(jù)庫及其接口技術(shù)的研究,Matlab與Java交互技術(shù)的研究,Java繪圖技術(shù)框架JfreeChart和Joone開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究。
最后,基于Ajax技術(shù)開發(fā)了的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模塊,利用
4、SQL Server數(shù)據(jù)庫和JDBC技術(shù)開發(fā)了設(shè)備歷史信息查詢模塊,利用Matlab Builder for Java開發(fā)了特征提取模塊中的FFT、小波包分析算法和特征選擇模塊中的PCA和模糊聚類算法,并利用Joone框架開發(fā)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能預(yù)診算法。在結(jié)果展示中大量的采用了JfreeChart,便于使用者更好的理解智能預(yù)診結(jié)果。基于ICONICS組態(tài)軟件的二次開發(fā)完成了數(shù)據(jù)庫連接及圖形顯示,實(shí)現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)顯示和動態(tài)地展現(xiàn)智能預(yù)診
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