典型文献
基于时域卷积网络的工业设备异常预测方法
文献摘要：
随着工业4.0的快速发展,工业设备的故障检测与预测性维护一直备受人们关注.传统的设备故障诊断方法多采用计划性维修或者修复性维修的策略,存在设备故障发现不及时、潜在风险大且容易造成大量的资源浪费.由于物联网和智能传感的迅速发展,在工业设备上已经部署了大量的传感器设备,这些设备可以持续感知设备的运行情况,输出带有时间戳的实际量测数据.这些数据内部蕴含了设备的运行状态和健康情况,可被用作设备故障诊断的基础.通过分析工业设备的传感数据来预测和诊断设备的异常和故障,已经成为一个重要的研究方向.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
王翀;赵磊;陈军福
作者机构：
河北华电石家庄热电有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]王翀;赵磊;陈军福-.基于时域卷积网络的工业设备异常预测方法)[J].中国科技信息,2022(16):83-86
A类：
B类：
时域卷积网络,工业设备,设备异常,故障检测,预测性维护,设备故障诊断,故障诊断方法,计划性,故障发现,潜在风险,资源浪费,智能传感,经部,运行情况,出带,时间戳,量测数据,传感数据,诊断设备
AB值：
0.409623
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
