针对板式家具制造企业中如何以较少的投入来减少故障停机时间的问题，提出了一种基于健康状态预测的设备维修方法。该方法将设备的温度和电信号数据作为输入信息，通过模糊最小二乘支持向量机构建的故障预测模型获得预测输出，并以该预测输出数据来建立设备健康状态等级、指导设备维修计划的科学制定，从而减少故障停机时间。利用直线封边机的运行和维修数据对该方法进行案例验证，表明该方法有一定有效性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
