【摘 要】
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船舶车间焊接机器人已逐步应用在生产制造过程中,设备故障的维修仍处于被动式状态,事故成本非常高。设备运行数据和环境数据尚未得到全面的采集与分析。通过焊接机器人和传感器作为硬件层,蜂窝、无线网络和通讯模块作为通讯层,提出了基于机器学习的船舶车间焊接机器人预测性维护系统。通过焊接机器人的机理模型与数据模型的结合,对故障进行预测、定位与分析,达到事前报警、降低停机率并缩短维护周期,从而提高生产效率。
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船舶车间焊接机器人已逐步应用在生产制造过程中,设备故障的维修仍处于被动式状态,事故成本非常高。设备运行数据和环境数据尚未得到全面的采集与分析。通过焊接机器人和传感器作为硬件层,蜂窝、无线网络和通讯模块作为通讯层,提出了基于机器学习的船舶车间焊接机器人预测性维护系统。通过焊接机器人的机理模型与数据模型的结合,对故障进行预测、定位与分析,达到事前报警、降低停机率并缩短维护周期,从而提高生产效率。
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