Work

Diagnosis of Conveyor Equipment Using Neural Network Algorithms

Year: 2025
Type: article
Abstract: АннотацияВ условиях повсеместного внедрения интеллектуальных систем мониторинга и диагностики, компьютерное зрение становится одним из передовых инструментов, позволяющим эффективно решать задачи оптимизации обслуживания и повышения надежности промышленного оборудования.В данной статье рассматриваются основные методы и подходы использования компьютерного зрения для оценки технического состояния конвейерного оборудования, анализируются преимущества и недостатки существующих систем диагностики, а также предлагаются возможные направления для проведения дальнейших исследований.От работоспособности ленточных конвейеров зависит функционирование всего производственного процесса.Транспортёры обеспечивают непрерывность подачи сырья на очередной производственный участок, тем самым перемещая сырье на следующие этапы обработки или склад готовой продукции.Большая часть транспортерного оборудования в металлургической промышленности представлена конвейерами с резиновой транспортерной лентой.Срок службы ленты конвейера в среднем составляет один-два года.Ходимость ленты зависит от времени реагирования ремонтной службы на развитие повреждения ее поверхности.Учитывая высокую частоту отказов конвейерного оборудования для транспортировки и переработки нефтяного кокса, повышение надёжности транспортерной ленты -приоритетная и особо актуальная задача на производстве.Рассматриваемые в статье методы,
Language: English
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4412565321
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: 10