4、数字化世界中的工业维护:机遇与挑战

数字化世界中的工业维护:机遇与挑战

在当今全球化且竞争激烈的市场环境下,工业产品制造商面临着巨大的挑战。随着产品生命周期进入成熟阶段,制造商需要通过提供补充服务(如维护、修理和大修)来使自己的产品与众不同。同时,客户需求的变化和网络物理系统的广泛应用,也促使维护提供商寻求新的合同模式和维护策略。

工业维护基础
  • 工业维护的定义 :许多行业的公司依赖物理资产(即机器设备),为了保持这些资产的可用性,需要进行维护服务。维护服务指的是“旨在使物品保持或恢复到履行其生产功能所需的物理状态的活动”。传统上,公司在购买资产后会独立进行这些活动,但如今通常会将其外包给服务提供商。维护服务的交付涉及三个维度:
    • 维护行动 :是维护服务的基本组成部分,可分为纠正性行动(将资产从非运行状态恢复到运行状态)和预防性行动(控制资产退化)。
    • 维护政策 :规定了触发维护行动的基本机制,常见的有运行到故障、基于时间、基于使用和基于状态的维护政策。
    • 维护合同 :管理维护提供商和客户之间的合同关系,主要有工作包合同(基于价值的交易交换)和绩效与促进者合同(基于交付合同约定的结果,描述了提供商和客户之间的长期合作关系)。
维度 具体内容
维护行动 </
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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