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砼活塞是混凝土泵车的关键部件，也是消耗性部件，活塞故障将导致泵车无法正常工作，同时可能导致整个工地其他配套设备无法正常施工，从而带来相当大的经济损失。活塞寿命与设备的具体工况等密切相关，通过物联网将泵车的实时工况数据等上传至工业互联网云平台，基于积累的数据建立合适的模型，有望对砼活塞在未来一定工作任务期间内可能出现的故障做出有效的预测预警，从而提醒作业人员在施工前进行必要的维护，避免因计划外停机而带来的经济损失。

提供某类混凝土泵车砼活塞故障有关的数据，包括工作时间、发动机转速、油温、压力等多类工况数据，以及对应情况下，在未来完成给定工作量（混凝土泵送方量）的过程中，活塞是否故障的标识信息。

希望利用大数据分析、机器学习、深度学习等方法，提取合适的特征、建立合适的故障预测模型，再根据测试数据预测该活塞在未来给定工作量内（泵送方量），是否会发生故障。

亚军项目代码 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复  故障预警  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

冠军答辩PPT：

原文地址 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66324559

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