基于大数据分析和人工智能的设备故障预知及维修
2024-04-02 10:26:21
讲师(shi)：刘毅 浏览次数(shu)：3032
课(ke)程描述INTRODUCTION
培训讲师：
课程价格：
培训天数：日程安排SCHEDULE
课程大(da)纲Syllabus
智能设备故障分析培训
【培训背景】 智能制造企业管理水平的高低，直接影响工艺是否先进、生产过程是否顺利、生产物流活动是否有效率。概括来看，绝大多数中国制造企业在管理上还需着力提升以下环节，生产计划管理：生产计划的执行混乱，人员精益生产意识薄弱，信息化程度低，未能有效辅助生产。
大数据和人工智能支撑下的设备需要更先进的在线诊断监测系统，保证设备故障自动预知和提前维护，以保证设备的可靠运行。
【培训课时】12小时（2天）
【培训对象】智能制造相关领导
【授课方式】互动交流式+头脑风暴式+案例分析式+提问解答式+小组PK式等！
【培训目标】
Ø 了解发展大数据智能运维与健康管理技术国内外背景与重要意义；
Ø 当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；
Ø 掌握智能运维与健康管理核心技术的概念，预知维修及智能运维方法；
Ø 了解机械状态监测与故障诊断技术的发展现状。
【培训大纲】
第一讲、工业4.0与智能制造
1、智能制造与远程运维
1）国际形势：制造大国间的博弈
2）德国工业4.0
3）中国制造2025
2、智能运维的成功案例
3、预知维修的重要性
第二讲、设备状态监测与故障诊断
1、故障监测诊断的重要意义
2、故障监测诊断国内外研究现状
Ø 信号获取与传感器技术
Ø 故障机理与征兆的联系
Ø 信号处理与诊断方法
3、设备故障监测诊断现今存在的问题
Ø 故障机理研究不足
Ø 故障诊断方法有限
Ø 智能诊断系统薄弱
4、未来故障监测诊断突破方向
Ø 实现由表象研究到机理研究的突破
Ø 实现由定性研究到定量研究的突破
Ø 实现由单故障研究到群故障研究的突破
Ø 实现由超强故障研究到微弱故障研究的突破
Ø 实现由零部件故障研究到机械系统故障研究的突破
Ø 实现由特征频率故障识别到多源信息智能诊断的突破
5、离心泵（ 高危泵/关键泵） 故障智能诊断
6、应用实例--典型故障诊断案例
第三讲、智能运维与健康管理
1、故障预测和健康管理技术的重要性
2、PHM的概念与内涵
3、故障预测优点
磨损故障
4、CBM的体系结构
5、PHM系统功能
6、系统级PHM发展现状
7、 PHM实施中的资产管理
8、智能运维
第四讲、大数据和人工智能与预知维修
1、工业大数据概念与特点
2、 工业大数据技术
3、工业大数据驱动的智能故障诊断
4、工业大数据质量定义与成因
5、工业大数据质量改善流程
6、大数据健康监测
7、基于故障阈值的健康监测
Ø 基于故障阈值的健康监测主要步骤
Ø 健康状态定性判断
Ø 3σ方法在轴承健康状态监测中的应用
8、基于智能模型的健康监测
9、大数据智能诊断
Ø 人为故障诊断遭遇“大数据”
Ø 数据智能诊断的基本内涵
Ø 经验积累
Ø 大数据智能诊断的基本问题
10、 基于浅层模型的智能诊断
11、大数据健康管理系统案例
12、大数据驱动的新能源诊断平台
Ø 数据质量改善
Ø 特征提取
Ø 健康状态判定
Ø 监测结果可视化
第五讲、设备维修精益管理
1、设备维修精益管理重要性
2、设备维修精益管理主要内容
3、设备维修目标体系
4、设备维修精益管理新特征
5、设备维修精益管理实施
Ø 实施关键要素
Ø 关键技术开发与应用
6、设备智能检测监控
7、设备点检信息化管理
8、设备监控软件管理
9、仪器仪表检测
10、设备状态监控及故障预警
11、数控机床控制模型
12、数控机床健康保障系统
Ø 健康保障系统功能模块
Ø 智能振动抑制
Ø “铁人三项”
Ø 故障诊断与云管理
Ø 加工质量监测与保障
Ø 车间的智能调度和管理
13、数字化维保技术
14、网络化技术
15、智能化健康保障技术
16、机床二维码故障远程诊断
17、机床健康保障技术
18、某智能工厂预知维修
19、大数据在智慧电厂设备运维中的应用
20、大数据在航空运维中的应用
智能设备故障分析培训
转载：//vpsw.net/gkk_detail/300786.html
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- 刘毅
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