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摘要:
建立了基于神经网络的两阶段预防性维护模型,该模型综合考虑了维修方法、备件,维修前相关部件状态、维修后系统生产计划负荷强度等可能影响维修结果以及维修后系统运行状态的多种因素,并且能够结合系统运行状态监测结果及生产环境的变化对预防性维护计划进行调整.实例分析表明该模型能够提供较高精度的预测,能够提高维修计划的时效性和动态响应能力,能够为维修计划的制定和生产作业调度提供信息支持和决策支持.
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文献信息
篇名 基于神经网络的矿山机械两阶段预防性维护模型
来源期刊 神华科技 学科 工学
关键词 预防性维护 神经网络
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 煤炭
研究方向 页码范围 12-15
页数 4页 分类号 TD679
字数 4370字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8492.2010.01.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张廷鹏 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
预防性维护
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
神华科技
月刊
1674-8492
64-1066/TK
宁夏银川市北京中路168号神华宁煤集团5号楼
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出版文献量(篇)
2706
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4877
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