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課程介紹

在智能制造以及中國制造 2025 的大背景下，越來越多的的企業(yè)用戶開始運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)，如機床遠程狀態(tài)監(jiān)控和維護服務(wù)，礦山風電設(shè)備遠程監(jiān)控等在 TPM 思想中早期的預(yù)防性維護更多是基于時間周期展開，不可避免的會有某種程度的過度維修而造成潛在成本浪費，而基于實際狀態(tài)的預(yù)見性維護和基于條件的維護在早期因為傳感器等硬件無法達到要求和數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴募夹g(shù)限制而無法實現(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)的實施需求提上了日程。

課程收益

? 了解監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)的方法；

? 了解監(jiān)控設(shè)備工況和監(jiān)測儀器的選擇方法

? 掌握設(shè)備運行狀態(tài)評估的手段與工具；

? 學習設(shè)備故障分析的技術(shù)手段和分析方法；

? 了解設(shè)備遠程監(jiān)控技術(shù)知識；

培訓對象

設(shè)備負責人、設(shè)備工程師、精益負責人、運營負責人，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)負責人等

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)測與故障診斷技術(shù)對提高企業(yè)設(shè)備管理水平的作用和意義

討論：你身邊有哪些設(shè)備可以進行監(jiān)測和診斷，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. 從張學友演唱會抓小偷的故事看故障診斷的智能化

? 人臉識別與智能診斷的基本原理

? 智能診斷的優(yōu)勢與應(yīng)用場景：實時、高效、遠程

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備

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

? 信號采集的手段

? 音頻和振動信號采集

? 音頻和振動信號的采樣頻率和頻譜

? 振動信號的頻譜分析

? 特征提取案例

? 振動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信號的設(shè)備狀態(tài)特征

? 音頻和振動信號分析

? 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：高壓泵聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取

? 案例 4：汽車發(fā)動機聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取？

利用控制圖進行設(shè)備運行趨勢的判斷

控制圖的概念

設(shè)備運行趨勢的控制圖判別法則

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機運行趨勢

案例 6：利用控制圖判別制動器制動性能趨勢

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行趨勢

故障診斷的基石——特征優(yōu)化技術(shù)

為什么要進行特征優(yōu)化？

特征優(yōu)化方法-Relief 算法簡介

使用特征優(yōu)化軟件（自研版權(quán)）進行特征優(yōu)化？

案例 9：鼓風機故障特征的優(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)動機特征的優(yōu)化

案例 12：汽車發(fā)動機特征的優(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)進行設(shè)備故障智能診斷

利用鄰近算法進行設(shè)備故障智能診斷

利用支持向量機進行設(shè)備故障智能診斷

利用故障智能診斷軟件（自研版權(quán)）實現(xiàn)故障診斷

案例 13：鼓風機故障智能診斷

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)動機故障智能診斷

設(shè)備維護利器——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《機械制造及其自動化》專業(yè)博士，武漢紡織大學副教授，碩士研究生導師，科技部專家數(shù)據(jù)庫專家，國家基金委函評專家，多項國家自然科學基金項目負責人。共計發(fā)表 SCI/EI 論文十余篇，已獲國家發(fā)明性專利授權(quán) 4 項。對機械設(shè)備智能維護系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)及實施，設(shè)備預(yù)知維護管理有豐富的經(jīng)驗

專長領(lǐng)域

TPM、機械設(shè)備智能維護系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)及實施，設(shè)備預(yù)知維護管理

服務(wù)企業(yè)

武漢鋼鐵集團、寶山鋼鐵集團、武漢重型機床廠、武漢江南實業(yè)集團，武漢宏富達，天門紡織，東風汽車商用車發(fā)動機廠等

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