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PHM技术在纺织机械设备管理中的应用

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针对纺织企业设备状态管理存在的实时性差、精度低等问题,提出了一种基于双向LSTM神经网络的PHM系统.通过传感器对设备运行数据采集,输入PHM模型对设备未来运行状态进行预测.为避免轴承损坏对纺机整体产生影响,通过轴承数据集试验验证了PHM系统在设备状态预测中的可行性.该系统对设备运行状态预测准确,误差小,鲁棒性高,具有一定实际应用前景.
The Application of PHM Technology in Textile Machinery and Equipment Management

陈京威、罗维平

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武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉430200

湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北武汉430200

PHM技术 神经网络 轴承 状态监测 设备管理

湖北省数字化纺织装备重点实验室开放基金2019年教育部产学合作协同育人项目教育部高等学校自动化类专业教指委教育教学改革研究项目湖北省高等学校教学研究项目武汉纺织大学教学研究项目

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2022

武汉纺织大学学报
武汉纺织大学

武汉纺织大学学报

影响因子：0.316
ISSN：2095-414X
年,卷(期)：2022.35(1)
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