bong da ca cuoc

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 13/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về bong da ca cuoc

bong da.net

Tóm tắt: Với sự phát triển và tăng trưởng không ngừng của ngành công nghiệp sản xuất, yêu cầu tích hợp công nghệ mới trong sản xuất thiết bị ngày càng cao, và phương thức hoạt động của ngành sản xuất truyền thống không còn đáp ứng được nhu cầu của trí tuệ công nghiệp. Bằng cách tổng kết và phân tích việc áp dụng công nghệ khai thác dữ liệu hiện có trong bảo trì thiết bị, đối với giai đoạn mà công nghệ được sử dụng rộng rãi, việc tối ưu hóa lưu lượng và tốc độ thuật toán và điều chỉnh nó với quy trình sản xuất thực tế là những ưu tiên nghiên cứu. kiến thức được khám phá ở các giai đoạn khác nhau. Để sử dụng lẫn nhau và hỗ trợ việc ra quyết định.
Từ khóa: khai thác dữ liệu; vòng đời thiết bị; dịch vụ sản xuất; chẩn đoán lỗi
DOI: 10.16640 / j.cnki.37-1222 / t.2016.02.084
1. Giới thiệu
Công nghiệp chế tạo có vị trí, vai trò quan trọng không thể thay thế trong công cuộc hiện đại hóa đất nước, phản ánh trực tiếp trình độ năng suất của đất nước và là nhân tố quan trọng phân biệt các nước đang phát triển với các nước phát triển. đất nước tôi là một nước sản xuất lớn, trong giai đoạn chuyển dịch cơ cấu công nghiệp quốc tế mới, đất nước tôi đang dần trở thành một trong những cơ sở sản xuất quan trọng nhất trên thế giới. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghiệp và sự mở rộng quy mô của các doanh nghiệp sản xuất, độ phức tạp của thiết bị ngày càng cao, ảnh hưởng đến sản xuất cũng ngày càng lớn, vai trò và vị thế của thiết bị trong doanh nghiệp ngày càng trở nên nổi bật . Nhu cầu cấp thiết về thông tin hóa, Kết hợp khoa học và công nghệ thông minh với thiết bị sản xuất truyền thống, khám phá một công nghệ hiện đại có thể chạy xuyên suốt toàn bộ chu trình thiết bị để nâng cao hiệu quả của tất cả các liên kết trong ngành sản xuất và tăng cường liên kết giữa các bộ phận khác nhau để đáp ứng nhu cầu phát triển hiện đại.
Vòng đời bắt nguồn từ hệ sinh thái tự nhiên và được trích dẫn trong các lĩnh vực nghiên cứu khác để mô tả các đặc điểm đường cong sống nhất định của các đối tượng khác tương tự như hệ sinh thái tự nhiên. Giai đoạn bảo trì và sửa chữa bao gồm bảo trì phòng ngừa, theo dõi tình trạng thiết bị và chẩn đoán lỗi, ... Mục đích là để tiến hành giám sát và bảo dưỡng trước các hư hỏng có thể xảy ra của thiết bị, đồng thời cố gắng ngăn ngừa các hư hỏng xảy ra. Công nghệ khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu giám sát của doanh nghiệp để tìm ra các điểm tham số sai lệch so với giá trị bình thường và nó cũng có thể sử dụng các thuật toán để tìm trước các quy tắc thất bại tiềm ẩn.
2 Giám sát tình trạng thiết bị và chẩn đoán lỗi
Giám sát tình trạng thiết bị và chẩn đoán lỗi là theo dõi các thông số trạng thái của thiết bị và phân tích dữ liệu vận hành lịch sử của thiết bị, phát hiện các tình trạng bất thường của thiết bị trước khi xảy ra sự cố và phân tích nguyên nhân của sự cố, đóng vai trò dự đoán và cảnh báo sớm. Phương pháp khai thác quy tắc kết hợp trong công nghệ khai thác dữ liệu hiện đang là điểm nóng nghiên cứu trong lĩnh vực giám sát và chẩn đoán lỗi thiết bị, bảo trì và sửa chữa phòng ngừa. Thông qua việc phân tích dữ liệu vận hành thiết bị, các quy tắc phán đoán lỗi ẩn được khai thác để cung cấp cơ sở ra quyết định để chẩn đoán lỗi. Tuy nhiên, tiền đề của thuật toán quy tắc kết hợp là các hạng mục được phân bố đồng đều và có tầm quan trọng như nhau. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế của thiết bị, do sự đóng góp khác nhau của yếu tố hư hỏng hoặc mức độ hao mòn khác nhau của Sự cố thiết bị cùng với việc tăng thời gian hoạt động, các điều kiện của luật kết hợp không thể đáp ứng được. Một số nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp toán học để có được sự phân bố tuổi thọ của thiết bị, được sử dụng để dự đoán tuổi thọ còn lại.
văn học[1]Dựa trên sự cải tiến của thuật toán Apriori trong các quy tắc kết hợp, nhiều hỗ trợ tối thiểu được sử dụng để giải quyết việc khai thác các mục không thường xuyên trong chẩn đoán lỗi thiết bị; đồng thời, để giải quyết vấn đề về sự không nhất quán về tầm quan trọng của mục đặt trong các ứng dụng thực tế, một phương pháp dựa trên "Giá trị danh tiếng của thành phần" có trọng số nhiều thuật toán hỗ trợ tối thiểu.văn học[2]Do trọng lượng của từng bộ phận sẽ thay đổi do hao mòn theo thời gian, thuật toán quy tắc kết hợp trọng lượng thay đổi để chẩn đoán lỗi thiết bị được đề xuất. Hệ số mức độ hao mòn của bộ phận thiết bị thay đổi theo thời gian được sử dụng như một thước đo giá trị trọng lượng thành phần. Các chỉ số quan trọng để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán lỗi thiết bị và sử dụng phân tích ví dụ cụ thể để minh họa rằng việc sử dụng các quy tắc kết hợp trọng lượng thay đổi là chính xác hơn để chẩn đoán lỗi thiết bị.văn học[3]"Kỳ vọng hỗ trợ tối thiểu" và ma trận được đưa vào các quy tắc kết hợp và mô hình quy tắc kết hợp có trọng số dựa trên ma trận phù hợp với chẩn đoán lỗi thiết bị được đề xuất - mô hình MWARMA. Dựa trên mô hình này, một bộ hệ thống chẩn đoán lỗi thiết bị được thiết kế và được thực hiện.văn học[4]Nhằm vào vấn đề làm thế nào để sử dụng dữ liệu mới được thêm vào để chẩn đoán nhanh, mô hình cập nhật gia tăng quy tắc kết hợp có trọng số được đề xuất, trực tiếp thực hiện khai thác tập phổ biến thường xuyên trên dữ liệu mới được thêm vào, làm giảm quy mô ma trận đến một mức độ nhất định. Một ví dụ chứng minh rằng độ chính xác của kết quả khai thác tốt hơn đáng kể so với mô hình gia tăng cổ điển-FUP.văn học[5]Đối với hệ thống phức tạp mà chức năng phân phối suy giảm khó ước tính, dự đoán tuổi thọ còn lại và việc đưa ra quyết định tối ưu về bảo trì phòng ngừa sẽ được nghiên cứu và chiến lược bảo trì phòng ngừa dựa trên dự đoán hiệu quả về tuổi thọ còn lại của hệ thống phức hợp được đề xuất. Tuổi thọ trung bình còn lại của thiết bị được dự đoán bởi chức năng phân phối tuổi thọ thiết bị đã biết và chiến lược bảo trì phòng ngừa được xây dựng với tuổi thọ trung bình còn lại làm ngưỡng. Tuy nhiên, quá trình nghiên cứu được thực hiện dưới dạng dẫn xuất mô hình toán học và giải pháp, trong tương lai, phương pháp khai thác dữ liệu có thể được xem xét tích hợp vào liên kết dự báo sự sống.
3 Triển vọng
Hiện nay, việc ứng dụng công nghệ khai thác dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của thiết bị chế tạo chủ yếu tập trung ở giai đoạn chế tạo và giai đoạn sửa chữa, bảo dưỡng, ít khi tham gia vào giai đoạn thiết kế và giai đoạn bán hàng và sử dụng.văn học[6]Một phương pháp lựa chọn trải nghiệm người dùng cho thiết kế ngành ô tô kết hợp chuyển động của mắt và điện não đồ được đề xuất. Trình theo dõi mắt và ghi điện não đồ được sử dụng để thu thập dữ liệu chuyển động mắt và điện não đồ của người dùng mục tiêu trong quá trình đánh giá các hiệu ứng thiết kế sản phẩm khác nhau. Dữ liệu thô được xử lý và phân tích mối tương quan giữa dữ liệu chuyển động của mắt đã xử lý, dữ liệu điện não đồ và giá trị đánh giá chủ quan.văn học[7]Có tính đến các mức độ ưa thích khác nhau của người tiêu dùng đối với sản phẩm mới, sản phẩm tái sản xuất và sản phẩm đã qua sử dụng, một mô hình định giá phân biệt chuỗi cung ứng khép kín được thiết lập để nghiên cứu xem các nhà sản xuất có tham gia vào việc tái sản xuất hay không và các đại lý có phân phối sản phẩm đã qua sử dụng hay không. Kết luận rằng trong trường hợp nhà sản xuất tham gia vào việc tái sản xuất và nhà phân phối đang bán các sản phẩm đã qua sử dụng, nhà phân phối có thể đảm bảo rằng cả hai bên đều thu được lợi nhuận lớn hơn bằng cách chuyển một phần lợi nhuận của họ cho nhà sản xuất. Quy trình giải cũng sử dụng giải pháp tích phân và đạo hàm toán học mà không sử dụng công nghệ khai thác dữ liệu.
người giới thiệu:
  [1]Liu Jing, Ji Haipeng, Zhu Qingxiang. Ứng dụng Thuật toán quy tắc hiệp hội hỗ trợ tối thiểu nhiều cải tiến trong chẩn đoán lỗi[J].Industrial Engineering, 2010, 13 (04): 108-111.
  [2]Zhu Qingxiang, Teng Lili, Liu Jing. Nghiên cứu về chẩn đoán lỗi thiết bị dựa trên quy tắc của hiệp hội trọng lượng thay đổi[J]Tạp chí Đại học Yanshan, 2011, 35 (02): 167-172.
  [3]Zhu Qingxiang, Jiao Pengsha, Liu Jing, v.v. Áp dụng các quy tắc liên kết có trọng số ma trận trong hệ thống chẩn đoán lỗi[J].Industrial Engineering, 2013, 16 (02): 87-91.
  [4]Zhu Qingxiang, Yu Xin, Liu Jing, v.v. Nghiên cứu về chẩn đoán lỗi thiết bị dựa trên mô hình cập nhật gia tăng tương quan có trọng số[J]Tạp chí Đại học Yanshan, 2014, 38 (04): 365-370.
  [5]Shi Hui, Zeng Jianchao. Chiến lược bảo trì phòng ngừa dựa trên dự đoán tuổi thọ[J]Hệ thống Sản xuất Tích hợp Máy tính, 2014, 20 (05): 1133-1140.
  [6]Tang Bangbei, Guo Gang, Wang Kai, v.v. Lựa chọn trải nghiệm người dùng cho thiết kế ngành ô tô kết hợp với theo dõi mắt và điện não đồ[J]Hệ thống Sản xuất Tích hợp Máy tính, 2015, 21 (06): 1449-1459.
  [7]Xu Maozeng, Tang Fei. Mô hình định giá khác biệt của chuỗi cung ứng vòng kín xem xét sở thích của người tiêu dùng[J]Hệ thống Sản xuất Tích hợp Máy tính, 2014, 20 (04): 945-954.
  [8]Liu Jing, Ji Haipeng, Zhu Qingxiang, Yu Xin. Phương pháp cảnh báo sớm đối với những hỏng hóc thiết bị phức tạp với những hỏng hóc ẩn[J]. Đo lường và điều khiển máy tính, 2014 (04): 1030-1032.

Chúc các bạn đọc tin bong da ca cuoc vui vẻ!

Original text