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输送用模锻易拆链磨损预测及可视化辅助决策

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  • 万方数据
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针对输送用模锻易拆链存在的磨损状况难以准确检测、预测和检修用时长等难题,开展了基于灰色模型和可视化辅助决策的磨损寿命预测和主动检修技术研究.采用基于机器视觉的磨损检测装置获取磨损数据,通过定义和分析磨损关键参数对磨损数据进行清洗,基于灰色模型建立了磨损预测模型;基于预测数据、历史数据及运行工况等建立辅助决策模型,通过综合评估后输出最优检修方案,并基于可视化仿真技术立体、动态地呈现磨损状况,快速精确定位磨损链条.实验结果表明,磨损寿命预测模型的拟合精度较高,磨损预警误报率和漏报率较低,可满足磨损寿命预测要求.通过磨损预测及可视化辅助决策技术,可有效地提高检修效率,减少生产线受迫停运的风险.
Wear Prediction and Visual Decision Support of Drop Forged Rivetless Chain for Conveyors

刘漫贤、许梓嘉、申绪佳、李晓东、张智军、杨颐

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中国科学院自动化研究所,北京 100190

哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150080

北京卫星制造厂有限公司,北京 100094

南京天祥智能设备科技有限公司,江苏 南京 211300

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模锻易拆链 可视化辅助决策 磨损预测 灰色模型 机器视觉

2023

10.16578/j.issn.1004.2539.2023.01.021

机械传动
郑州机械研究所 中国机械通用零部件工业会齿轮分会 中国机械工程学会

机械传动

CSTPCD北大核心
影响因子：0.534
ISSN：1004-2539
年,卷(期)：2023.47(1)
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