摘要
摘要：本研究聚焦于制浆造纸机械故障诊断与预测方法，旨在通过先进的技术手段提高设备的可靠性和生产效率。首先，研究探讨了传统的故障检测技术，如机械振动分析和声发射检测，评估它们在精确性和实时监控方面的效能。接着，本研究深入分析了数据驱动的故障诊断方法，特别是机器学习和人工智能技术在复杂工业系统中的应用，并讨论了相应算法和模型的选择及训练过程。此外，本文提出了一种集成故障诊断系统，结合传统技术与先进的数据分析方法，以提高故障检测的准确性和预测性能。在故障预测方面，研究强调了预测维护的理论基础，并探讨了不同预测模型的适用性。研究还深入探究了大数据分析、云计算和物联网技术在故障预测中的应用，以及这些技术如何提升预测的准确性和效率。最后，本文讨论了基于故障预测结果的维护策略和风险管理，指出实施预测维护时需考虑的关键风险和挑战。
出版日期
2024年01月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
