Zustandsüberwachung von Mühlenpanzerungen durch maschinelles Lernen

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Version
Published
Date Issued
2019
Author(s)
Jordi, Marco
Nadipuram, Venkat
Type
Magazine Article
Language
German
Abstract
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.
Subjects
TJ Mechanical engineering and machinery
TN Mining engineering. Metallurgy
DOI
Journal or Serie
ABB Review
ISSN
1013-3127
Publisher URL
Organization
Submitter
StalderM
Citation apa
Fuerst, A., Jordi, M., & Nadipuram, V. (2019). Zustandsüberwachung von Mühlenpanzerungen durch maschinelles Lernen. In ABB Review. https://doi.org/10.24451/arbor.9191
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