基于痕迹分析的机电设备突发性故障原因研究

矿井机电设备运行管理水平的评估主要集中在机电设备运行维护费用和设备故障率两方面。随着技术进步，评估指标包括机电设备平均维护费用和故障停机时间，以提高管理水平的稳定性和效率。

为了更有效地获取监测网站上的突发事件舆情数据，本研究提出了一种基于突发事件热度的站点地图构建算法。该算法利用突发事件主题词典和改进的 Shark search 算法采集样本网页，并在此基础上对目标网站的超链接结构进行数据挖掘，构建包含网站各版块突发事件热度的站点地图。使用该站点地图，网页采集器能够及时调整更新频率，准确采集所需网页，更好地适应监测网站的动态变化。实验结果表明，在站点地图的指导下，突发事件相关网页的采集有效性和效率均得到显著提升。

矿井生产中频繁发生机电事故，尽管管理科学化、人员素质提升，但事故频次和致死人数仍在变化。收集了31个矿井的数据，采用最小二乘拟合分析机电事故在事故总量中的比例及其致死人数占比的变化趋势。结果显示，机电事故比例和致死人数均呈现下降趋势。

剧场设备信息管理分析系统研究 为实现剧场设备信息的统一管理和数据分析，本研究结合数据挖掘与数据库信息管理技术，对剧场设备信息管理分析系统展开分析研究，并提出系统功能模块和实现方法。研究成果对推动剧场设备的统一管理、行业分析以及制定发展规划具有理论意义和实用价值。

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 项目时间: 2017年12月01日 - 2018年6月01日 项目内容:* 对历史运行数据进行归类和清洗。* 采用数据驱动的方式对历史数据进行数据挖掘。* 在工业大数据环境下整合处理数据。* 利用处理后的历史数据信息，建立针对研究对象的故障模型，并提供人机交互界面。* 当设备出现故障时，根据当前采集的设备参数，按照预先定义的算法在故障模型中进行搜索，确定故障类型并显示。* 比较不同数据挖掘算法的性能，分析其优劣和适用场景。 项目任务要求:* 收集生产设备故障数据。* 查阅相关文献，整理设备故障信息。* 学习数据挖掘算法，能够基于数据驱动的方式进行分析。

通过词频、词增长率和TF-PDF算法提取突发词集合，利用突发词表示文本，结合微博突发事件描述特征进行文本过滤，并提出“绝对聚类”算法对突发事件文本进行聚类。根据微博回复和转发数加权计算热度，检测各事件中热度最大的突发事件，有效检测微博突发事件。

与PLC无法通信，可能的原因有以下几点：线路故障、PLC电源关闭或复位、USB路径有问题。建议重新启动程序。（ES:01808502)

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

齿轮箱是工业设备的关键组成部分，负责传动和动力转换。当齿轮箱出现问题时，可能导致整个系统效率下降或完全失效。本实验室平台提供的齿轮箱故障数据资源包含丰富的信号分析和分类材料，适合进行深入的学术研究。数据集侧重于齿轮箱故障现象及其特征，包括齿轮磨损、轴承损坏、不平衡和润滑油问题等。信号分析涵盖振动、声音和电流等多种物理量的测量值，通过谱分析和时间序列分析等技术，可以准确识别故障模式。此外，数据还支持机器学习模型训练，以构建高效的故障预测系统，提升设备维护效率和生产安全性。