【摘 要】
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作为企业生产和运输的重要工具,物流设备的可靠性、故障处理能力直接关系到企业的运输能力和运输效率。随着物流系统的自动化和智能化,现代物流设备的稳定运行已成为企业管理的关键环节,而缺乏高效的设备维护管理将导致系统故障频发,作业效率低下,成本消耗巨大等问题。首先,论文结合当前备受关注的数字孪生技术,论述物流设备预测性维护的研究背景和意义,查阅了国内外的最新研究成果,包括数字孪生技术和设备故障预测理论,总
【基金项目】
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江西省重点研发计划项目“基于数字孪生的制造业车间工艺规划系统研究”（项目编号:20202BBEL53007）
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作为企业生产和运输的重要工具,物流设备的可靠性、故障处理能力直接关系到企业的运输能力和运输效率。随着物流系统的自动化和智能化,现代物流设备的稳定运行已成为企业管理的关键环节,而缺乏高效的设备维护管理将导致系统故障频发,作业效率低下,成本消耗巨大等问题。首先,论文结合当前备受关注的数字孪生技术,论述物流设备预测性维护的研究背景和意义,查阅了国内外的最新研究成果,包括数字孪生技术和设备故障预测理论,总结本文的研究方法和论文框架。其次,论述了物流设备与预测性维护的相关理论,包括振动信号时域分析和频域分析理论。然后,构建基于数字孪生技术的故障预测模式以及设备故障预测模型。最后,构建针对G公司现状的拉动式设备维保体系,实现企业设备的预防性维护向预测性维护转变。（1）基于数字孪生技术构建物流设备故障预测的模式,构建设备预测采集框架和设备数字孪生体;并利用Lab VIEW软件建立设备振动信号采集和分析系统,实现对设备状态信号的采集与分析。（2）采用海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm,MPA）优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）构建设备故障预测模型,基于西储大学的滚动轴承实验室数据,从三个不同的特征值角度验证模型的预测准确度较高。此外,基于时频域特征值数据,将MPA-SVM的故障预测模型与PSO-SVM、SVM两种故障预测模型进行对比,得出本模型优越性明显。（3）以G公司的物流仓储设备提升机中的易损零部件-滚动轴承为例,构建基于数字孪生的设备高仿真行为流程,运用企业实际采集的设备运行数据再次对设备故障预测模型进行验证,表明模型具有非常好的实际应用价值。此外,基于G公司的现状提出拉动式设备维保流程和设备维保管理标准化,实现设备的高效运转。
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