摘要：针对电气综采设备维护过程中检测周期长、响应滞后的问题,本文研究设计了一套基于物联网技术的智能维修系统。该系统通过在设备内外布置传感器监测运行状态,利用云计算与AI算法评估设备健康状态,预测故障,并向维修人员快速反馈处理建议。仿真测试表明,该系统实现了对设备状态的主动感知与智能分析,故障检测响应时间较人工判断分析缩短80%以上。研究表明,物联网与智能算法深度融合,可以大幅提升电气综采设备的维护响应速度与效率。

摘要：主要针对轨道交通通信系统的智能运维进行深入探讨,结合当前城市轨道交通的发展趋势和实际运维现状,分析了智能运维的必要性和可行性。随着技术的进步,传统的运维方法已无法满足现代轨道交通的高效、安全运营需求。通过引入先进的技术和管理手段,提高轨道交通通信系统的运维水平,降低运营成本,并为城市轨道交通的可持续发展提供有力支持。

摘要：针对北京地铁日益增长的网络化运营管理需求,维护水平无法很好地支撑其持续发展,采用增强现实技术开展智能巡检、远程指导、员工培训等领域的应用研究,设计开发了北京地铁智能维修辅助系统,并与北京地铁网络化运维增强平台进行对接实现工单流转。应用该系统可以有效减少人员误操作,降低新员工技术门槛,提高工作效率和质量,实现检修维护作业的数字化和标准化,助力提高北京地铁智能化、精益化管理水平,推动智慧城市轨道交通建设。

摘要：为提高无人机装备快速维修能力,针对无人机装备维修管理面临的问题和困难,立足系统应用、安全、智能需求,从功能、架构、软件3个方面设计基于故障智能诊断技术支撑的无人机智能维修管理信息系统框架,从软件服务框架技术、智能故障诊断技术、远程视频编码技术、IETM系统技术4个方面系统分析相关关键技术,为实现无人机实时状态监测、完好性在线评估和维修项目的线上数字化管理提供一种有效手段。

摘要：智能维修是在售后维修的各个环节中,以计算机为工具并借助人工智能(AI)技术来模拟维修人员(分析、判断、推理、构思、决策等)的各种维修和管理技术的总称。其主体功能是代替维修人员对故障给出诊断意见,在给出诊断意见时行业里有两种技术方案。一种是根据故障现象,利用汇集维修领域专家知识和经验建立专家系统,包括建立故障特征信息库、知识库,维修策略信息库等;一种是基于案例推理的方式,进行故障检测与诊断,为设备管理人员或维修人员提供故障检测与诊断的智能决策。基于案例推理和基于现象表征的故障诊断系统研究,给出了两种不同的智能维修方向,前者的关键点是维修案例的组织及相似度比较,后者的关键点是与现象相关的经典案例管理及使用。本文的研究方向是结合以上两种研究,从统一描述的故障表象出发,人工编写大量固定结构的标准案例,并基于标准化的案例进行大数据开发。使用时只要输入故障表象,智能系统就会推荐相关检查,并根据系统与人工的互动,最后完成诊断结果输出,实现故障诊断的智能化维修。

摘要：基于案例的智能维修训练系统将智能教学系统与CBR技术结合起来应用在故障维修领域。在智能教学理论与CBR技术的支持下,围绕案例阐述了智能维修训练系统的设计和实现。给出了系统的通用体系结构;采用框架法实现知识库的设计;分析学生模型的构成并给出学生知识水平和学习能力的评估方法;针对训练策略给出其控制流程及其实现过程。这种基于案例的智能维修训练系统能有效地应用于装备的实际维修训练中。

摘要：通过对农业机械设备可靠性指标与参数的分析,运用可靠性理论指导设备的可靠性设计与改进,有效提高了设备可靠度和使用寿命。运用智能技术实现农机故障预测与智能维修,能够准确诊断故障、进行预防保养、实现虚拟维修培训,极大地提升了维修质量与效率。当前我国农机装备可靠性与维修技术还有很大提升空间,需要加大科研与产业界合作,推动可靠性设计理念与智能维修技术的广泛应用,以更好满足农业机械化的需求。

摘要：为解决智慧轨道交通中海量数据接入的同时合理利用信息和通信基础设施资源,研究智慧轨道交通云边端协同系统的关键技术。归纳智慧轨道交通系统的总体框架与技术架构,提出各专业系统智能化演进的共性特征。分析云中心、边缘计算平台及终端的管理、处理能力、带宽占用、实时性等特点,研究智慧轨道交通云边端协同方式,并提出相匹配的系统分级架构与网络架构。在此基础上,以接触网智能运维系统为例,提出单台检修车设置边缘计算节点集成各类智能终端实现独立检测维修能力,通过云中心统一管理、优化、迭代的典型系统方案。云边端协同有助于实现轨道交通泛在感知、高效处理与信息、通信基础设施之间的有效融合,在智慧轨道交通中有广泛的应用前景。

摘要：卷烟卷接设备的运行状态对烟草企业生产质量产生直接影响。结合卷烟卷接设备智能维护模式设计需求,提出基于人机交互的,以状态监测、故障诊断与预测为重点的技术体系与监测平台架构,并探讨该平台的重要技术:数据信息交互、知识系统与VR/AR集成、故障维修。通过人机交互技术的应用,可以对卷烟卷接设备运行状态进行智能分析和诊断,实现了对维修现场的可视化指导,提升设备维修效率与质量。

摘要：讨论预防性维修的弊端及状态维修理念现存的不足,引入智能维修概念,在设备实时在线监测基础上,研发以功能业务为主线、多源数据为驱动的海洋钻井平台关键设备智能维修系统,依据故障诊断预警理论,评估平台设备状态并提供合理维修建议。该系统已成功用于辅助平台维修人员对顶驱、主机和推进器等设备进行维护维修工作。应用结果表明,该系统报警准确率和诊断准确率分别达97.51%和90.08%,系统可有效降低维修成本,提高维护效率和质量。