设备维护管理系统的设计与开发
这是一篇关于J2EE,设备维护,管理信息系统,系统开发的论文, 主要内容为论文从设备管理系统的全局出发,结合作者的工作实际,以及兰州石化公司的设备管理实际状况,从企业的实际出发,从设备维护管理现状出发,提出了一个基于J2EE的B/S模式的设备维护管理信息系统。该系统集成与设备维护管理相关的所有部门,实现面向生产的设备维护管理模式,充分利用网络和设备管理系统共享数据库的优势,实现设备维护管理的动态控制,实施后将极大地提高企业设备维护管理工作的水平和效率。借助于本系统,管理人员能够有效地对现有的设备进行管理,能够快速方便地实现设备维护管理过程中的各项任务。同时,作为兰州石化公司现有设备信息管理系统的改进和完善。 本设备维护管理系统采用J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)体系结构,将各种应用集中在应用服务器上统一管理。采用的是三层的客户/服务器体系结构,前端为客户端,中间层为Web服务器,后端为数据库服务器。这种B/S模式只需使用标准的浏览器就可以访问到存储于Web应用服务器上的各种应用程序。该体系结构基于XML、Java技术,采用目前技术成熟和通用的Web应用服务开发技术Jsp+Servlets+EJB+JDBC,采用J2EE开发平台提供的多层应用体系框架结构,来实现高可用性、高可靠性以及可扩展性的需求。系统界面友好,具有较好的实用性和通用性,而且操作简单方便。
设备维护管理系统的设计与开发
这是一篇关于J2EE,设备维护,管理信息系统,系统开发的论文, 主要内容为论文从设备管理系统的全局出发,结合作者的工作实际,以及兰州石化公司的设备管理实际状况,从企业的实际出发,从设备维护管理现状出发,提出了一个基于J2EE的B/S模式的设备维护管理信息系统。该系统集成与设备维护管理相关的所有部门,实现面向生产的设备维护管理模式,充分利用网络和设备管理系统共享数据库的优势,实现设备维护管理的动态控制,实施后将极大地提高企业设备维护管理工作的水平和效率。借助于本系统,管理人员能够有效地对现有的设备进行管理,能够快速方便地实现设备维护管理过程中的各项任务。同时,作为兰州石化公司现有设备信息管理系统的改进和完善。 本设备维护管理系统采用J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)体系结构,将各种应用集中在应用服务器上统一管理。采用的是三层的客户/服务器体系结构,前端为客户端,中间层为Web服务器,后端为数据库服务器。这种B/S模式只需使用标准的浏览器就可以访问到存储于Web应用服务器上的各种应用程序。该体系结构基于XML、Java技术,采用目前技术成熟和通用的Web应用服务开发技术Jsp+Servlets+EJB+JDBC,采用J2EE开发平台提供的多层应用体系框架结构,来实现高可用性、高可靠性以及可扩展性的需求。系统界面友好,具有较好的实用性和通用性,而且操作简单方便。
数据驱动的设备维护知识图谱构建方法研究
这是一篇关于设备维护,知识图谱,本体构建,命名实体识别,关系抽取,知识问答的论文, 主要内容为设备维护是制造业适应全球化进程的重要保障。设备维护知识对设备维护的发展具有重要的指导意义,但是设备维护知识来源广泛、数据量庞大、信息要素及结构复杂等因素使得知识的可用性较差。促进设备维护知识多源共享,挖掘设备维护知识内在关系,是促进设备维护发展的重要研究内容。知识图谱是将人类知识结构化形成的知识系统,也是人工智能研究和智能信息服务的核心技术,由于其具有赋予智能体深度理解、精准查询与逻辑推理等能力,被广泛的应用于各类垂直领域。构建设备维护知识图谱作为融合了人工智能的设备维护知识管理方式,能够整合设备维护领域中分散、关系复杂的数据信息,对设备维护知识进行高效管理和利用。设备维护知识是构建领域知识图谱的核心资源,本文基于构建知识图谱的目的,考虑领域知识的专业性,首先分析本文研究的设备维护领域知识,设计了设备维护领域本体构建方法,并利用Protégé软件对构建的领域本体进行存储。其次对设备维护实体类别进行了定义,并针对设备维护命名实体识别中存在的一词多义、嵌套实体等难点,设计了一种基于BERT-BiLSTM-CRF的设备维护命名实体识别模型。然后研究了设备维护知识实体间的关系,基于实体识别结果,设计了一种基于R-BERT的设备维护实体关系抽取模型。接着研究了设备维护知识存储技术,设计了映射规则并利用Neo4j图数据库进行知识存储,完成设备维护领域知识图谱构建。再然后研究并完成了设备维护知识问答对设备维护知识图谱进行应用。最后基于设备维护知识图谱,设计了利用Django框架搭建前后端分离的设备维护知识图谱,并完善知识图谱系统各个模块功能,完成知识图谱系统可视化管理。
基于云计算的设备维护决策支持系统关键技术研究
这是一篇关于设备维护,决策支持,云计算,案例推理技术,熵权多目标评价的论文, 主要内容为作为设备维护的关键环节,维护决策直接决定了设备维护管理水平的高低。然而随着设备点检和在线监测技术的快速发展以及维护方式多样化,设备运行状态相关的数据的数量骤增,导致企业以期通过增加信息化建设的投入,来解决在处理和存储大数据量时存在的问题;与此同时,数据量的骤增使得维护决策者面临的决策环境和决策问题日益复杂化,决策成本随之增大。本文在此基础上提出了基于云计算的设备维护决策支持系统,该系统借助云计算技术与设备维护管理技术,解决海量设备状态数据的处理和存储等问题,并依据设备状态为用户提供决策支持。此外,该系统也是一个信息交互的平台,实现维护技术专家与设备用户、设备生产商之间,设备的基础信息、运行状态数据、维护历史数据及决策知识跨区域的实时共享。首先,基于云计算的服务框架和设备维护技术构建基于云计算的设备维护决策支持系统的分层体系构架和功能模块,并针对功能模块的工作内容和系统的安全保障体系进行说明。其次,基于案例推理技术与熵权多目标评价理论建立维护决策模型,通过对设备维护历史数据的检索分析,实现维护行动的决策,同时采用实例对模型的可行性进行验证。然后,根据云平台的特性,通过在VMware Workstation(VM)虚拟机上安装多个Linux系统,并安装配置Hadoop的方式,实现云平台的搭建,并在此基础上采用MapReduce技术实现决策模型的并行化处理,提高模型的计算效率。最后,在Spring+Hibernate+SpringMVC的环境下进行客户端功能模块(基础信息管理模块、设备信息管理模块、维护决策管理模块、设备服务管理模块)的工作流程设计,利用分布式文件系统HDFS中的Hbase(Hadoop Database)数据库建立决策资源元数据表,完成决策资源的数据存储;最后了采用实例对系统运行的稳定性进行测试。
基于云计算的设备维护决策支持系统关键技术研究
这是一篇关于设备维护,决策支持,云计算,案例推理技术,熵权多目标评价的论文, 主要内容为作为设备维护的关键环节,维护决策直接决定了设备维护管理水平的高低。然而随着设备点检和在线监测技术的快速发展以及维护方式多样化,设备运行状态相关的数据的数量骤增,导致企业以期通过增加信息化建设的投入,来解决在处理和存储大数据量时存在的问题;与此同时,数据量的骤增使得维护决策者面临的决策环境和决策问题日益复杂化,决策成本随之增大。本文在此基础上提出了基于云计算的设备维护决策支持系统,该系统借助云计算技术与设备维护管理技术,解决海量设备状态数据的处理和存储等问题,并依据设备状态为用户提供决策支持。此外,该系统也是一个信息交互的平台,实现维护技术专家与设备用户、设备生产商之间,设备的基础信息、运行状态数据、维护历史数据及决策知识跨区域的实时共享。首先,基于云计算的服务框架和设备维护技术构建基于云计算的设备维护决策支持系统的分层体系构架和功能模块,并针对功能模块的工作内容和系统的安全保障体系进行说明。其次,基于案例推理技术与熵权多目标评价理论建立维护决策模型,通过对设备维护历史数据的检索分析,实现维护行动的决策,同时采用实例对模型的可行性进行验证。然后,根据云平台的特性,通过在VMware Workstation(VM)虚拟机上安装多个Linux系统,并安装配置Hadoop的方式,实现云平台的搭建,并在此基础上采用MapReduce技术实现决策模型的并行化处理,提高模型的计算效率。最后,在Spring+Hibernate+SpringMVC的环境下进行客户端功能模块(基础信息管理模块、设备信息管理模块、维护决策管理模块、设备服务管理模块)的工作流程设计,利用分布式文件系统HDFS中的Hbase(Hadoop Database)数据库建立决策资源元数据表,完成决策资源的数据存储;最后了采用实例对系统运行的稳定性进行测试。
基于点检仪的煤矿设备管理系统研究与实现
这是一篇关于点检仪,STM32F103RBT,设备维护,支持向量机,JAVA语言,MVC模式的论文, 主要内容为本文针对现代煤矿设备维护管理的需要，综合运用微电子技术、计算机技术、网络技术和面向对象编程技术，设计了一套以状态监测、预警机制为核心，基于点检仪的设备维护管理系统。系统主要由点检仪和维护管理系统两部分组成，通过对煤矿企业生产设备运行状态数据的检测记录，从而进一步实现设备剩余寿命预测、设备计划统筹管理的目的。 论文以目前我国大、中型煤矿企业生产设备高度自动化、机械化为前提，首先针对目前煤矿企业管理效率低下的现状，对煤矿企业设备运行状态监测手段及企业设备维护管理模式进行综合分析，并对比先进管理制度思想，提出基于点检仪的设备维护管理模式；其次，以点检制度为切入点，对点检范围、点检部位、点检周期等点检制度中关键参数的选取过程进行优化，并对点检周期的优化过程进行建模与验证；然后，本文对点检仪的具体设计过程进行研究，针对设备点检数据采集过程中的实际要求，以高性价比的STM32F103RBT6芯片为核心，对点检仪的点检数据采集、点检数据存储、人机交互等模块进行设计，并通过实验对点检仪的测量精度进行检验；同时，本文以监测所得设备运行状态数据为基础，对设备剩余寿命预测的方法理论进行研究，采用基于支持向量机的模糊信息粒化理论对设备的剩余寿命预测方法进行建模，并对模型的可靠性及参数选取过程进行优化、验证；最后，以现有企业设备管理先进思想为指导，利用计算机技术和网络技术，以Eclipse作为系统开发平台，在Spring MVC框架下，采用Java语言对B/S模式的设备维护管理系统进行搭建，并最终建立了一套基于点检仪的设备维护管理系统。 通过使用本系统，能够使相关人员及时准确地获得生产设备的运行状态信息，从而对制定合理的点检计划和维修计划起到辅助作用，并能协助维修人员对趋于故障的设备提前制定出相应的障维修策略。系统提不但提高了设备维护的工作效率，并且强化了设备管理的实际需要，为今后创造更为完善的设备管理模式奠定了一定的基础。
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