Zustandsüberwachung von Mühlenpanzerungen durch maschinelles Lernen

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

[img] Text
ABBReview_Zustandsüberwachung.pdf - Published Version
Restricted to registered users only
Available under License Publisher holds Copyright.

Download (529kB) | Request a copy

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:

Engineering and Information Technology > 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:

02 Dec 2019 08:11

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

Actions (login required)

View Item View Item
Provide Feedback