简介:摘要:电动阀作为工业自动化系统中不可或缺的执行元件,其性能的稳定性对生产流程至关重要。本文提出了一种基于数据驱动的电动阀故障预测方法,旨在通过实时监测和分析电动阀的运行数据,提前识别故障风险,减少意外停机时间。研究采用了机器学习技术,结合特征工程和模型优化,构建了具有高准确性和泛化能力的故障预测模型。通过化工行业电动阀的实际案例分析,验证了模型的有效性,成功识别了95%以上的故障案例。本研究不仅提高了设备的运行效率,也为工业自动化领域的故障预测提供了新的视角和方法。
简介:摘 要:本文通过对射阳港电厂三期 #5、 #6机组 #1、 #2、 #3高加气动疏水调节阀故障分析,找出导致调节阀故障的原因,并针对性地进行改造,以降低调节阀故障率,提高 #1、 #2、 #3高加的安全性能。 关键词:气动疏水调节阀 故障分析 改造