孙健猛
中国机械. 2024, (32): 119-122.
本研究针对港口皮带机传动系统的故障诊断和智能维护问题展开深入研究。通过分析港口皮带机传动系统的工作原理和常见故障类型,提出了基于多传感器融合的故障诊断方法和基于人工智能的预测性维护策略。研究采用振动分析、声发射检测等多种诊断技术,结合机器学习算法构建故障识别模型。同时开发了一套智能维护管理系统,实现故障预警、维修决策和维护计划优化。实际应用结果表明,该方案能有效提高港口皮带机传动系统的可靠性和维护效率,降低维护成本,对港口自动化、智能化建设具有重要意义。