选粉机的故障预测性维护技术包含哪些要点？

发布日期：2025-07-18 作者：点击：

选粉机故障预测性维护以大数据和深度学习为核心。数据采集方面，部署多类型传感器：振动传感器（加速度量程 ±50g，频率响应 0.5 - 10kHz）监测转子、轴承振动；红外热像仪（分辨率 640×480，测温精度 ±2℃）检测设备热点；电流传感器（0.2S 级）监测电机负载。某企业通过传感器网络，每日采集数据量达 10GB 以上。

在算法层面，采用 LSTM 神经网络构建故障预测模型。通过分析历史故障数据（如轴承失效前的振动频谱变化、温度上升趋势），模型可提前 72 小时预警轴承故障，准确率达 90% 以上。知识图谱技术整合设备结构、运行参数、维修记录等信息，构建故障因果关系网络，当系统检测到异常时，可在 30 秒内定位故障根因。某水泥企业应用该技术后，非计划停机时间减少 60%，年维修成本降低 35%。

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