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智能E维护决策支持系统及其关键技术研究的开题报告一、选题背景近年来，随着信息技术的发展和普及，机械设备行业的互联网化程度不断提高，企业对设备的可靠性、维护成本等方面的要求也越来越高。为了确保设备的正常运转，企业需要进行定期维护，但是传统的定期维护方式存在很大的弊端，如过度维护、欠维护等问题，导致维护成本的增加和设备故障率的提高。因此，如何实现设备的智能维护成为了当前机械设备行业面临的重要问题。二、选题意义智能E维护决策支持系统是一种通过对设备运行数据进行分析和处理，以实现设备智能维护的技术手段。该系统可以对设备运行状态进行实时监测和分析，并提供针对性的维护方案，从而有效降低企业的维护成本和提高设备的可靠性。三、研究内容本研究将以智能E维护决策支持系统为研究对象，重点研究以下内容：1.设备运行数据采集技术：该技术是智能E维护决策支持系统的核心技术，主要包括传感器选择、数据采集方法、数据传输方式等方面的研究。2.设备运行数据处理技术：通过对设备运行数据进行统计分析、模型建立、模型预测等技术手段，可以实现对设备运行状态的实时监测和预测。3.维护决策支持技术：通过对设备运行数据的分析和处理，同时结合设备运行范围、维护成本等因素，提供最佳的维护方案。四、研究目标本研究旨在开发一款智能E维护决策支持系统，并针对关键技术开展研究，实现以下目标：1.实现设备运行数据的实时采集、处理、分析和预测。2.提供针对性的设备维护方案，有效降低企业维护成本和提高设备的可靠性。3.系统具有良好的可扩展性和可维护性，可以适应不同设备的维护需求。五、研究方法本研究采用实验研究和案例分析相结合的方法，通过实际应用场景的模拟和数据分析，完成智能E维护决策支持系统的开发和关键技术的研究。六、研究进度安排本研究拟按以下步骤开展：1.建立智能E维护决策支持系统的需求分析，包括功能需求和性能需求等方面。2.设备运行数据采集技术的研究，选择合适的传感器、数据采集方法、数据传输方式等，并完成数据采集设备的开发。3.设备运行数据处理技术的研究，包括数据的统计分析、模型建立、模型预测等方面，并实现数据处理算法的开发。4.维护决策支持技术的研究，结合设备运行数据和维护成本等因素进行分析和计算，并提供最佳的维护方案。5.系统的实现和测试，将以上技术研究成果应用到实际的设备维护中，验证智能E维护决策支持系统的可行性和效果。七、参考文献[1]李响,张楚君.基于物联网的设备状态监测与预警维护系统研究[J].河南科技大学学报(自然科学版),2015,36(1):1-5.[2]张秀娟,王瑞芝.机器人维修决策支持系统研究[J].电子设计工程,2020,28(3):88-93.[3]唐强,王

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