Metrika

  • citati u SCIndeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:1
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:0

Sadržaj

članak: 1 od 2  
Back povratak na rezultate
2013, vol. 68, br. 3, str. 466-470
Inteligentni alati za prognostiku i daljinsko održavanje
aUniverzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet 'Mihajlo Pupin', Zrenjanin, Srbija
bPolitehnička škola, Požarevac
Ključne reči: elektronsko održavanje; prognoze; prediktivno održavanje; daljinski nadzor
Sažetak
Na globalnom tržištu, danas postoji intenzivni pritisak industrijskih preduzeća da uklone i eliminišu skupe i neplanske zastoje i neočekivane havarije. Pojavom Interneta i bežičnih tehnologija, kompanije zahtevaju drastične promene u transformisanju tradicionalnih praksi održavanja " otkaz i popravka " (fail and fix - FAF) na tehnologije elektronskog održavanja "predvidi i spreči" (predict and prevent - PAP). Elektronsko održavanje lokalizuje osnovne potrebe inteligentnih alata predviđanja da u većoj meri prate razaranje, od detektovanja otkaza u umreženom okruženju a isto tako da optimizira upotrebu opreme u postrojenju. Ovaj članak upućuje na nužno područje daljinskog održavanja i njegove kritične elemente. Osim toga, alati za procenu i predviđanje su uvedeni u kontinualno procenjivanje i predviđanje pojedinih performansi proizvoda, da bi dozvolili proaktivno održavanje u cilju sprečavanja havarija na mašinama. Razmatrane su mnoge prednosti inteligentnih tehnologija i alata za prognozu.
Reference
*** (2005) NSF I/UCRC Center for Intelligent Maintenance Systems. http://www.imscenter.net/, 2005
Casoetto, N., Djurdjanovic, D., Mayor, R., Leen, J., Ni, J. (2003) Multisensor process performance assessment through the use of autoregressive modelling and feature maps. Transactions of SME/NAMR, I 31: 483-490
Djurdjanovic, D., Lee, J., Ni, J. (2003) Watchdog Agent-an infotronics-based prognostics approach for product performance degradation assessment and prediction. Advanced Engineering Informatics, 17(3-4): 109-125
Hardman, W., Hess, S.A. (2000) Helicopter powertrain diagnostics and prognostics demonstration. IEEE Aerospace Conference Proceedings, vol. 6, 355-366
Liang, E., Rodriguez, R., Husseiny, A. (1988) Prognostics/diagnostics of mechanical equipment by neural network. Neural Networks, 1, (1), 33
Liu, J., Đurđanović, D., Lee, J. (2004) Performance similarity based method for enhanced prediction of manufacturing process performance. u: ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition (IMECE), 2004, Proceedings, Paper br. IMECE 2004-62246
Pandit, S.M., Wu, S.M. (1993) Time series and system analysis with application. Malabar, FL: Krieger Publishing Co
Radjou, N. (2002) The collaborative product life cycle. Forrester Research
Roemer, M., Kacprzynski, G., Orsagh, R. (2001) Assessment of data and knowledge fusion strategies for prognostics and health management. IEEE Aerospace Conference Proceedings, vol. 6, 62979-62988
Seliger, G., Basdere, B., i dr. (2002) Innovative Processes and Tools for Disassembly. Annals of CIRP, 51(1): 37-41
Thurston, M., Lebold, M. (2001) Open Standards for Conditio ennsylvania State University: Applied research laboratory
Wilson, B., i dr. (1999) Development of a modular in-site oil analysis prognostic system. u: International Society of Logistics (SOLE) Symposium, August 30 - September 2, Las Vegas, Nevada, 1999, Proceedings
 

O članku

jezik rada: srpski
vrsta rada: stručni članak
objavljen u SCIndeksu: 02.09.2013.

Povezani članci

Nema povezanih članaka