由于球磨機運行穩定，適應各種物料且容量大等優(yōu)點(diǎn)，成為目前國內燃煤發(fā)電電廠(chǎng)制粉系統中使用較多的磨礦設備 。進(jìn)入2015年，.隨著(zhù)云時(shí)代的來(lái)臨，大數據也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。大數據通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng )造的大量非結構化和半結構化數據，實(shí)時(shí)的大型數據集分析需要像一樣的框架來(lái)向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據分析和云計算和球磨機選礦設備聯(lián)系到一起，它在生產(chǎn)過(guò)程中還會(huì )起到什么作用呢？在這個(gè)科技不斷日益更新的時(shí)代，作為球磨機用戶(hù)和球磨機生產(chǎn)廠(chǎng)家如何破舊立新，利用好大數據，把握機遇，讓我們生產(chǎn)更加省時(shí)省力，讓我們球磨機使用成本大大降低呢？以下是豫暉為你分析數據技術(shù)對球磨機設備內部系統和維修的影響和應用。
        目前，球磨機內部制粉系統運行影響球磨機筒內料位，在實(shí)際生產(chǎn)中主要采用功率法來(lái)檢測料位，但是球磨機是一個(gè)大延遲、非線(xiàn)性強耦合、非線(xiàn)性、多變量大延遲的對象，各參數之間耦合嚴重。單獨采集其中某個(gè)參數來(lái)反映料位均無(wú)法獲得理想的效果。數據融合是一種新興的信息處理技術(shù)，是組合多源信息完成目標檢測、關(guān)聯(lián)、狀態(tài)評估的多層次、多方面的過(guò)程已成為智能信息處理及控制的一個(gè)重要研究方向，總結了現階段鋼檢測的現狀，比較了常用的料位檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)，通過(guò)多方論證將數據融合技術(shù)應用到鋼球磨煤機料位檢測中。方案將球磨機的入口負壓、出入口溫差、出入口差壓、入口負壓磨音信號作為融合參量，選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法，利用其強大的信息綜合能力，知識泛化能力及結構的容錯性等優(yōu)勢，在數據層用作融合算法。
        球磨機由于在生產(chǎn)中運行時(shí)間長(cháng)，磨損嚴重，維修任務(wù)繁重，且維修人員短缺，嚴重制約了設備及維護工作的進(jìn)行。當務(wù)之急是依靠數據統計分析，管好用好、維護好現有機電設備，提高設備的質(zhì)量和檢修工作效率，保證設備作業(yè)率及完好率。在現有的技術(shù)條件下，將網(wǎng)絡(luò )數據技術(shù)應用于設備維修管理實(shí)踐中，完善機電設備維修系統及管理信息化，較大限度地提高設備維修質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。