تعمیرات پیشبینانه و خطایابی پمپها با استفاده از مدلهای داده محور
این فایل شامل فصل دوم پایاننامه با موضوع تعمیرات پیشبینانه و خطایابی پمپها با استفاده از مدلهای دادهمحور در رشته مهندسی شیمی است. محتوای فصل با تمرکز بر مبانی نظری و پیشینه پژوهش تنظیم شده و مفاهیم کلیدی موردنیاز برای بررسی وضعیت و تشخیص خطا در پمپهای صنعتی را پوشش میدهد. در این فصل، اصول عملکرد پمپها، خرابیهای رایج، روشهای پایش وضعیت، تعمیرات پیشبینانه و نقش دادههای عملیاتی و حسگرهای صنعتی در شناسایی زودهنگام خرابی بررسی میشود.
این فایل میتواند بهعنوان بخش مبانی نظری و پیشینه تحقیق پایاننامه مورد استفاده قرار گرفته و چارچوب علمی مناسبی برای فصل روش تحقیق و تحلیل دادهها فراهم کند. فایل در قالب Word و بهصورت قابل ویرایش ارائه میشود و برای دانشجویان کارشناسی ارشد مهندسی شیمی و پژوهشهای مرتبط با تجهیزات فرآیندی، پایش وضعیت و نگهداری پیشبینانه کاربرد دارد.
تعداد صفحات : 15
- قیمت
- رمز فایل
- ویژگی های فایل
- نکات مهم و سلب مسئولیت
- منابع تحقیق
- تذکر
- نظرات
مبلغ درج شده روی محصول صرفا هزینه تایپ آن می باشد.
iraniyandoc.ir
- نوع فایل: Word (.docx)
- رشته: مهندسی شیمی
- گرایش مرتبط: مهندسی فرآیند / طراحی و بهرهبرداری فرآیندهای شیمیایی
- مقطع تحصیلی: کارشناسی ارشد
- عنوان: فصل دوم پایاننامه تعمیرات پیشبینانه و خطایابی پمپها با استفاده از مدلهای دادهمحور
- موضوع: بررسی مبانی نظری، مفاهیم و مطالعات پیشین مرتبط با تعمیرات پیشبینانه، خطایابی تجهیزات دوار و کاربرد مدلهای دادهمحور در پایش وضعیت و تشخیص خطاهای پمپها.
- محتوای فصل: این فصل به تشریح مبانی علمی و نظری پژوهش شامل اصول عملکرد پمپها، انواع خرابیهای متداول، پایش وضعیت، نگهداری و تعمیرات پیشبینانه، روشهای تشخیص و خطایابی و همچنین مدلها و الگوریتمهای دادهمحور اختصاص دارد. در ادامه، کاربرد روشهایی مانند یادگیری ماشین، طبقهبندی، رگرسیون و تشخیص ناهنجاری در پیشبینی خرابی و ارزیابی وضعیت پمپها بررسی شده و پژوهشهای پیشین مرتبط جمعبندی میشوند.
- محورهای اصلی: تعمیرات پیشبینانه، پمپها، خطایابی، پایش وضعیت، نگهداری و تعمیرات، مدلهای دادهمحور، یادگیری ماشین، تشخیص ناهنجاری، پیشبینی خرابی، تجهیزات دوار
- حوزه تخصصی: مهندسی شیمی، مهندسی فرآیند، نگهداری و پایش تجهیزات فرآیندی، تحلیل دادههای صنعتی
- جامعه مورد مطالعه: پمپها و تجهیزات دوار مورد استفاده در واحدهای فرآیندی و صنایع شیمیایی و پتروشیمی
- فرمت: Word قابل ویرایش
- این مجموعه هیچ مسئولیتی در قبال متون نگارش شده ندارد.
- فایل صرفاً جهت کمک و تسهیل روند نگارش فصول میباشد و مسئولیت استفاده نهایی و صحتسنجی علمی بر عهده پژوهشگر است.
[1] | C. Zuo, J. Qian, S. Feng, W. Yin, Y. Li, P. Fan, J. Han, K. Qian and Q. Chen, "Deep Learning in Optical Metrology: A Review," Light: Science & Applications, vol. 11, p. 39, 2022. |
[2] | Y. Zhu, Q. Wu, S. Tang, B. C. Khoo and Z. Chang, "Intelligent Fault Diagnosis Methods for Hydraulic Piston Pumps: A Review," Journal of Marine Science and Engineering, vol. 11, p. 1609, 2023. |
[3] | Y. Zhu, H. Su, S. Tang, S. Zhang, T. Zhou and J. Wang, "A Novel Fault Diagnosis Method Based on SWT and VGG-LSTM Model for Hydraulic Axial Piston Pump," Journal of Marine Science and Engineering, vol. 11, p. 594, 2023. |
[4] | B. Zhou, R. Niu, S. Yang, J. Yang and W. Zhao, "Multisource Working Condition Recognition via Nonlinear Kernel Learning and p-Laplacian Manifold Learning," Heliyon, vol. 10, p. e26436, 2024. |
[5] | M. Zhao, X. Fu, Y. Zhang, L. Meng and S. Zhong, "Data Augmentation via Randomized Wavelet Expansion and Its Application in Few-Shot Fault Diagnosis of Aviation Hydraulic Pumps," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, p. 1–13, 2022. |
[6] | Y. Zhang, Y. Yu, Z. Yang and Q. Liu, "Rolling Bearing Fault Identification with Acoustic Emission Signal Based on Variable-Pooling Multiscale Convolutional Neural Networks," Scientific Reports, vol. 15, p. Article 573, 2025. |
[7] | P. Yang, J. Chen, H. Zhang and S. Li, "A Fault Identification Method for Electric Submersible Pumps Based on DAE-SVM," Shock and Vibration, vol. 2022, pp. Article ID 5868630, 16 pages, 2022. |
[8] | M. Umar, M. F. Siddique, N. Ullah and J.-M. Kim, "Milling Machine Fault Diagnosis Using Acoustic Emission and Hybrid Deep Learning with Feature Optimization," Applied Sciences, vol. 14, p. 10404, 2024. |
[9] | P. Twardowski, M. Tabaszewski, M. Wiciak–Pikuła and A. Felusiak–Czyryca, "Identification of Tool Wear Using Acoustic Emission Signal and Machine Learning Methods," Precision Engineering, vol. 72, p. 738–744, 2021. |
[10] | S. Tang, Y. Zhu, S. Yuan and G. Li, "Intelligent Diagnosis towards Hydraulic Axial Piston Pump Using a Novel Integrated CNN Model," Sensors, vol. 20, p. 7152, 2020. |
[11] | B. A. Tama, M. Vania, I. Kim and S. Lim, "An EfficientNet-Based Weighted Ensemble Model for Industrial Machine Malfunction Detection Using Acoustic Signals," IEEE Access, vol. 10, p. 34625–34636, 2022. |
[12] | C. Scheffer and P. Girdhar, Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance, Oxford: Newnes (Elsevier), 2004. |
[13] | A. E. Prosvirin, Z. Ahmad and J.-M. Kim, "Global and Local Feature Extraction Using a Convolutional Autoencoder and Neural Networks for Diagnosing Centrifugal Pump Mechanical Faults," IEEE Access, vol. 9, p. 65838–65854, 2021. |
[14] | R. Müller, F. Ritz, S. Illium and C. Linnhoff-Popien, "Acoustic Anomaly Detection for Machine Sounds based on Image Transfer Learning," in Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2021) — Volume 2, 2021. |
[15] | A. Moshrefi, H. H. Tawfik, M. Y. Elsayed and F. Nabki, "Industrial Fault Detection Employing Meta Ensemble Model Based on Contact Sensor Ultrasonic Signal," Sensors, vol. 24, p. 2297, 2024. |
[16] | T. Mohanraj, S. Shankar, R. Rajasekar, N. R. Sakthivel and A. Pramanik, "Tool Condition Monitoring Techniques in Milling Process — A Review," Journal of Materials Research and Technology, vol. 9, p. 11656–11677, 2019. |
[17] | R. K. Mobley, An Introduction to Predictive Maintenance, 2 ed., Oxford: Butterworth-Heinemann (Elsevier), 2002. |
[18] | S. Liu, J. Huang, P. Han, Z. Fan and J. Ma, "Cross-Domain Fault Diagnosis of Rotating Machinery Under Time-Varying Rotational Speed and Asymmetric Domain Label Condition," Sensors, vol. 25, p. 2818, 2025. |
[19] | C. Li, X. Liu, H. Wang and M. Peng, "Fault Diagnosis Method for Centrifugal Pumps in Nuclear Power Plants Based on a Multi-Scale Convolutional Self-Attention Network," Sensors, vol. 25, p. 1589, 2025. |
[20] | J.-G. Lee, K. S. Kim and J. H. Lee, "Sound-Based Unsupervised Fault Diagnosis of Industrial Equipment Considering Environmental Noise," Sensors, vol. 24, p. 7319, 2024. |
[21] | D. Kong, Y. Chen and N. Li, "Monitoring Tool Wear Using Wavelet Package Decomposition and a Novel Gravitational Search Algorithm–Least Square Support Vector Machine Model," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, vol. 234, p. 822–836, 2019. |
[22] | W. Fernandes Jr., K. S. Komati and K. A. d. S. Gazolli, "Anomaly Detection in Oil-Producing Wells: A Comparative Study of One-Class Classifiers in a Multivariate Time Series Dataset," Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, vol. 14, p. 343–363, 2024. |
[23] | M. A. Djeziri, O. Djedidi, N. Morati, J.-L. Seguin, M. Bendahan and T. Contaret, "A Temporal-Based SVM Approach for the Detection and Identification of Pollutant Gases in a Gas Mixture," Applied Intelligence, vol. 52, p. 6065–6078, 2022. |
[24] | X. Chen, F. Liu, W. Deng, S. Chen, J. Shen, G. Papp, W. Li and C. Yang, "Applications of Domain Adversarial Neural Network in Phase Transition of 3D Potts Model," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 637, p. 129533, 2024. |
[25] | R. S. Beebe, Predictive Maintenance of Pumps Using Condition Monitoring, Kidlington, UK: Elsevier, 2004. |
[26] | M. A. S. Al-Tobi, K. P. Ramachandran and S. Alaraimi, "Machinery Faults Diagnosis using Support Vector Machine (SVM) and Naı̈ve Bayes Classifiers," International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), vol. 70, p. 26–34, 2022. |
[27] | F. Akbalık, A. Yıldız, Ö. F. Ertuğrul and H. Zan, "Engine Fault Detection by Sound Analysis and Machine Learning," Applied Sciences, vol. 14, p. 6532, 2024. |
[28] | S. Ahmad, Z. Ahmad and J.-M. Kim, "A Centrifugal Pump Fault Diagnosis Framework Based on Supervised Contrastive Learning," Sensors, vol. 22, p. 6448, 2022. |
[29] | Allied Reliability, Inc., "PdM Secrets Revealed: How to Improve Your PdM Program or Start One from Scratch," Tulsa, 2006. |
[30] | International Atomic Energy Agency, "Implementation Strategies and Tools for Condition Based Maintenance at Nuclear Power Plants," Vienna, 2007. |
کاربر گرامی لطفاً برای دسترسی به پنل کاربری و پیگیری دانلود فایلهای خریداری شده و ارئه هرچه بهتر خدمات ، پیش از نهایی کردن سفارش، در سایت ثبتنام نمایید.




هنوز نظری ثبت نشده
اولین نفری باشید که نظر میدهید
ثبت نظر