Zustandsüberwachung von Mühlenpanzerungen durch maschinelles Lernen

Fuerst, Axel; Jordi, Marco; Nadipuram, Venkat (2019). Zustandsüberwachung von Mühlenpanzerungen durch maschinelles Lernen ABB Review, pp. 46-51.

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Um eine übermäßige Abnutzung der Trommeln von Erzmühlen zu verhindern, werden diese mit austauschbaren Panzerungen ausgestattet. ABB und die Berner Fachhochschule haben ein Überwachungssystem für Mühlenpanzerungen entwickelt, das mithilfe von Beschleunigungssensoren und maschinellen Lernverfahren den besten Zeitpunkt zum Austausch der Panzerung bestimmt und somit Stillstandskosten reduziert.

Item Type:	Newspaper or Magazine Article
Division/Institute:	School of Engineering and Computer Science > Intelligente industrielle Systeme (I3S)
Name:	Fuerst, Axel; Jordi, Marco and Nadipuram, Venkat
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
ISSN:	1013-3127
Language:	German
Submitter:	Michael Stalder
Date Deposited:	26 Nov 2019 11:43
Last Modified:	15 Mar 2022 10:18
Additional Information:	"Permission to use, copy and distribute the documentation published by ABB Group is hereby granted on the condition that each copy contains this copyright notice in its entirety and that no part of the documentation is used for commercial purposes but restricted to use for information purposes within an organization"
ARBOR DOI:	10.24451/arbor.9191
URI:	https://arbor.bfh.ch/id/eprint/9191