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基于健康状态预测的家具制造设备维修方法
文献摘要：
针对板式家具制造企业中如何以较少的投入来减少故障停机时间的问题,提出了一种基于健康状态预测的设备维修方法.该方法将设备的温度和电信号数据作为输入信息,通过模糊最小二乘支持向量机构建的故障预测模型获得预测输出,并以该预测输出数据来建立设备健康状态等级、指导设备维修计划的科学制定,从而减少故障停机时间.利用直线封边机的运行和维修数据对该方法进行案例验证,表明该方法有一定有效性.
文献关键词：
设备健康状态预测;维修方法;最小二乘支持向量机;家具制造;设备
中图分类号：
作者姓名：
何川;陈勇
作者机构：
浙江经济职业技术学院,浙江杭州 310018;浙江圣奥家具制造有限公司,浙江杭州 310012
文献出处：
引用格式：
[1]何川;陈勇-.基于健康状态预测的家具制造设备维修方法)[J].设备管理与维修,2022(07):27-31
A类：
B类：
制造设备,设备维修,维修方法,板式家具,家具制造企业,减少故障,故障停机,停机时间,电信号,号数,最小二乘支持向量机,故障预测模型,维修计划,封边机,维修数据,设备健康状态预测
AB值：
0.289181
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