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J-GLOBAL ID：201802227406566181   整理番号：18A1679135

産業クラウドに基づく鉱物処理装置のための状態監視プラットフォームに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Condition Monitoring Platform for Mineral Processing Equipment Based on Industrial Cloud

著者 (3件)： Xu Quan (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Li Yajie (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Chu Yangang (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, 110819, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCE-TW  ページ： 1-2  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる鉱物処理企業のために,鉱物処理装置の状態監視システムの開発プロセスはしばしば非常に類似しているが,開発者の独立性と情報交換の欠如のために,新しい監視システムを開発するとき,多くのコードが繰り返し書かれ,より高い開発コストとより低い開発効率をもたらす。さらに,鉱物処理装置のための既存の監視システムは,異なる鉱物処理プラントにおける装置運転状態データの収集を欠いており,装置運転状態データの規則を採掘することを困難にしている。故障診断アルゴリズムは,しばしば特定の環境に対して設計され,他の環境に適していない。監視システムは,局所的中央監視室においてより集中化されており,移動監視と遠隔監視を達成することは困難である。上記の問題を解決するために,産業雲に基づく鉱物処理装置のための条件監視プラットフォームに関する設計を提案した。まず第一に,監視システムの急速な開発を容易にするために,一連の共通データ収集,伝送,収集,分析,および監視サービスを提供するために,システム開発者を監視するためのプラットフォームを開発した。第二に,IOT,産業雲および大規模データ技術を用いて,種々の鉱物処理プラントの装置操作状態のデータを収集して,故障診断アルゴリズムの応用範囲を改良するために故障診断アルゴリズムを最適化した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ収集 ,  中央監視室 ,  最適化 ,  高速度 ,  故障 ,  遠隔監視 ,  集中化 ,  *鉱物 ,  *処理装置 ,  情報交換 ,  監視装置
準シソーラス用語： 大規模データ ,  診断アルゴリズム ,  開発プロセス ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 産業 ,  クラウド ,  鉱物 ,  状態監視 ,  プラットフォーム ,  研究