基于GM(1,1)-ARIMA模型的设备故障时长分析

作者:刘设; 陈盛兰; 吴生楠; 叶洪旭
来源:自动化与仪器仪表, 2021, (11): 1-5.
DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.11.001

摘要

设备故障停机时长是影响企业生产运营和效率的关键技术指标。为了能一目了然地反映设备自身的运行状况,提出了一种设备故障时长评估新指标——设备故障工时损耗率,将因设备故障产生的时长转化为设备故障工时损耗率。以露天矿大型设备电铲车一年电气故障时长作为基础数据,建立均值差分GM(1,1)模型,掌握设备稳定性,为采矿优化调度、生产产能制定提供有效支撑;建立ARIMA模型,拟合时间序列并获取短期预测数据,将其转化为评估指标验证模型,有效缩短故障检测和维修准备的时间。