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基于数字孪生技术的矿用设备预测性维护方案研究
文献摘要：
文章提出了基于数字孪生技术进行煤矿用装备的预测性维护方案,并以矿用煤炭生产装备刮板输送机中的电机轴承状态预测为例,对文中提到的方法进行了实验验证,通过设计预测性维护模型、运行动力学模型,结合深度学习与多维度映射关系表,对孪生体故障模拟数据进行分析,并对比真实故障数据值,获得了较好的实验验证结论,为矿用装备进行预测性诊断提供了可信方案.
文献关键词：
数字孪生;预测性维护;故障诊断模型;矿用装备
中图分类号：
作者姓名：
鲁泽明;王秀莉
作者机构：
中国电信股份有限公司山西分公司,山西 太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]鲁泽明;王秀莉-.基于数字孪生技术的矿用设备预测性维护方案研究)[J].数字通信世界,2022(12):21-23
A类：
B类：
数字孪生技术,矿用设备,备预,预测性维护,维护方案,方案研究,煤矿,矿用装备,煤炭生产,生产装备,刮板输送机,电机轴承,状态预测,行动力,映射关系表,孪生体,故障模拟,模拟数据,故障数据,故障诊断模型
AB值：
0.338692
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