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課程介紹

在智能制造以及中國(guó)制造 2025 的大背景下，越來越多的的企業(yè)用戶開始運(yùn)用信息化的手段整合底層數(shù)據(jù)和管理軟件，開展設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的收集建模以達(dá)到智能化和柔性化的要求。設(shè)備制造商們也都在探索自己產(chǎn)品在基于數(shù)據(jù)方面的服務(wù)形態(tài)，如機(jī)床遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)控和維護(hù)服務(wù)，礦山風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控等在 TPM 思想中早期的預(yù)防性維護(hù)更多是基于時(shí)間周期展開，不可避免的會(huì)有某種程度的過度維修而造成潛在成本浪費(fèi)，而基于實(shí)際狀態(tài)的預(yù)見性維護(hù)和基于條件的維護(hù)在早期因?yàn)閭鞲衅鞯扔布o(wú)法達(dá)到要求和數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴募夹g(shù)限制而無(wú)法實(shí)現(xiàn)，隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，信息化領(lǐng)域、硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些基礎(chǔ)條件不再是瓶頸反而提供了更大的想象空間，相關(guān)的實(shí)施需求提上了日程。

課程收益

? 了解監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的方法；

? 了解監(jiān)控設(shè)備工況和監(jiān)測(cè)儀器的選擇方法

? 掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的手段與工具；

? 學(xué)習(xí)設(shè)備故障分析的技術(shù)手段和分析方法；

? 了解設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)知識(shí)；

培訓(xùn)對(duì)象

設(shè)備負(fù)責(zé)人、設(shè)備工程師、精益負(fù)責(zé)人、運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人，公司技術(shù)高層管理者，相關(guān)設(shè)備集成商技術(shù)人員，智能制造領(lǐng)域技術(shù)負(fù)責(zé)人等

課程大綱

一 傳統(tǒng)故障診斷的局限

1. 傳統(tǒng)故障診斷方法與工具

2. 傳統(tǒng)故障診斷的局限性

3. 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)對(duì)提高企業(yè)設(shè)備管理水平的作用和意義

討論：你身邊有哪些設(shè)備可以進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷，用哪些手段診斷，你了解這些設(shè)備嗎？

二 設(shè)備狀態(tài)特征提取

1. 從張學(xué)友演唱會(huì)抓小偷的故事看故障診斷的智能化

? 人臉識(shí)別與智能診斷的基本原理

? 智能診斷的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)、高效、遠(yuǎn)程

2. 案例 1：你是聽聲辯器的武林高手嗎？

3. 設(shè)備狀態(tài)的“臉譜”：狀態(tài)特征的含義與作用

? 為什么要提取設(shè)備狀態(tài)特征

? 設(shè)備狀態(tài)特征的分類

? 特征值的含義和作用

? 提取特征值要做哪些準(zhǔn)備

? 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的“臉譜”抓取：設(shè)備狀態(tài)信號(hào)采集

? 信號(hào)采集的手段

? 音頻和振動(dòng)信號(hào)采集

? 音頻和振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率和頻譜

? 振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

? 特征提取案例

? 振動(dòng)和電壓等特征提取軟件介紹（自研版權(quán)）

? 案例 2：利用軟件提取軸承振動(dòng)信號(hào)的設(shè)備狀態(tài)特征

? 音頻和振動(dòng)信號(hào)分析

? 小波包和小波包特征

? 小波包和頻譜分析軟件介紹（自研版權(quán)）

? 案例 3：高壓泵聲音信號(hào)的頻譜圖繪制和小波包特征提取

? 案例 4：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)的頻譜圖繪制和小波包特征提取？

利用控制圖進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)的判斷

控制圖的概念

設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)的控制圖判別法則

利用軟件（自研版權(quán)）繪制控制圖

案例 5：利用控制圖判別鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行趨勢(shì)

案例 6：利用控制圖判別制動(dòng)器制動(dòng)性能趨勢(shì)

案例 7：利用控制圖發(fā)現(xiàn)軸承早期故障

案例 8：利用控制圖判別高壓泵運(yùn)行趨勢(shì)

故障診斷的基石——特征優(yōu)化技術(shù)

為什么要進(jìn)行特征優(yōu)化？

特征優(yōu)化方法-Relief 算法簡(jiǎn)介

使用特征優(yōu)化軟件（自研版權(quán)）進(jìn)行特征優(yōu)化？

案例 9：鼓風(fēng)機(jī)故障特征的優(yōu)化

案例 10：軸承故障特征的優(yōu)化

案例 11：高壓油泵特征的優(yōu)化

案例 12：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)特征的優(yōu)化

案例 12：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)特征的優(yōu)化

基于人工智能的故障診斷技術(shù)

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

利用鄰近算法進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

利用支持向量機(jī)進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

利用故障智能診斷軟件（自研版權(quán)）實(shí)現(xiàn)故障診斷

案例 13：鼓風(fēng)機(jī)故障智能診斷

案例 14：軸承故障智能診斷

案例 15：高壓油泵故障智能診斷

案例 16：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障智能診斷

設(shè)備維護(hù)利器——故障樹介紹

故障樹基本原理

故障樹分析步驟

故障樹軟件的基本操作

案例 17：溢流閥故障樹分析

故障樹的定性分析

故障樹的定量分析

胡老師

專業(yè)背景

華中科技大學(xué)《機(jī)械制造及其自動(dòng)化》專業(yè)博士，武漢紡織大學(xué)副教授，碩士研究生導(dǎo)師，科技部專家數(shù)據(jù)庫(kù)專家，國(guó)家基金委函評(píng)專家，多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。共計(jì)發(fā)表 SCI/EI 論文十余篇，已獲國(guó)家發(fā)明性專利授權(quán) 4 項(xiàng)。對(duì)機(jī)械設(shè)備智能維護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)及實(shí)施，設(shè)備預(yù)知維護(hù)管理有豐富的經(jīng)驗(yàn)

專長(zhǎng)領(lǐng)域

TPM、機(jī)械設(shè)備智能維護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)及實(shí)施，設(shè)備預(yù)知維護(hù)管理

服務(wù)企業(yè)

武漢鋼鐵集團(tuán)、寶山鋼鐵集團(tuán)、武漢重型機(jī)床廠、武漢江南實(shí)業(yè)集團(tuán)，武漢宏富達(dá)，天門紡織，東風(fēng)汽車商用車發(fā)動(dòng)機(jī)廠等

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在線報(bào)名：設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷(上海)

其他城市設(shè)備管理培訓(xùn)

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