基于云平台的压砖设备健康状态分析方法设计

• 作者: 刘兴 夏玉雄 徐哲壮 李晓昌 王宏飞 王毅 谢仁栩
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 设备健康状态分析 工业大数据 机器学习 云平台 压砖设备
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 工业自动化技木
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.10.012

摘要

基于运行数据对压砖设备健康状态进行分析,对于降低设备故障率、提升压砖成品质量具有重要意义.现有方案大多数局限于离线人工分析,实时性差且推广效率低.针对上述问题,基于阿里云机器学习平台设计了压砖设备健康状态分析方法,基于聚类方法构建了压砖设备健康状态模型,在无需先验知识的情况下,对于压砖设备的工作、待机、异常等健康状态实现了建模.进而,将该模型部署于云计算平台上,通过周期性的数据导入与分析实现了压砖设备健康状态的在线分析.最后通过实例证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王毅		6	11	2.0	3.0
2	徐哲壮		8	22	4.0	4.0
3	夏玉雄		4	24	2.0	4.0
4	谢仁栩		3	3	1.0	1.0
5	刘兴		3	2	1.0	1.0
6	李晓昌		1	0	0.0	0.0
7	王宏飞		2	0	0.0	0.0