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      行業信息

      適用于工業的設備狀態監測系統

      發布時間 :

      2021-08-18

      點擊:307

      工業企業在設備管理方面普遍面臨著:設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等問題,企業的任意設備發生故障都有可能引起整個系統的癱瘓,因此,如何識別設備早期故障隱患,將“被動應對”提升為“主動干預”成為企業目前必須要解決的問題。

      針對工業設備狀態監控管理中存在諸多問題,云酷科技提出以信息技術賦能傳統管理業務的管理思路。基于物聯網技術,通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集;利用信號解析技術,提取音頻數據關鍵指標信號;利用信號分析及AI神經網絡技術,實現設備運行狀態的遠程監測和設備故障的早期預警;同時輔以振動和溫度傳感器,使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態,幫助企業用戶提升生產效率,保證生產安全,優化生產決策。

      設備狀態監測系統架構

      設備狀態聲學監控系統架構.jpg

      設備狀態監測系統系統創新點

      1. 利用物聯網技術進行設備狀態監測

      基于物聯網傳感器的設備監測系統實現對設備運行狀態的遠程監測,提高設備運行的可靠性。

      2. 利用聲音對設備故障告警和診斷

      到目前為止,發電行業的設備故障告警與診斷多數以振動監測為主。本系統將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據,與振動監測相比靈敏度更高,可遠程監聽,適應性廣,作用更大。

      3. 使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具

      目前已有的設備故障告警與診斷系統大多采用傳統的機器學習模式,不能適應不斷變化的生產環境,適應性不強。本系統采用機器學習技術,具有模型自主學習,自完善的能力,異常識別更加精準,提高設備穩定運行。

      設備狀態監測系統.jpg

      設備狀態監測系統功能

      1. 綜合展現

      查看設備的實時指標信息、AI分析結果、音頻數據曲線等狀態監控數據。用戶在關注某一具體設備的同時,可以通過“設備整體監測界面”查看本廠所有設備的相關信息。

      2. 設備狀態診斷

      系統會基于設備音頻數據、數值指標數據,基于后臺AI分析模型實時計算設備當前安全系數。當系統識別為設備狀態異常時,系統自動激活故障識別匹配算法,給出歷史故障的匹配結果。

      3. 設備音頻分析

      用于設備音頻監控指標的實時監聽、歷史對比、音頻可視化展現分析等業務。可將音頻解析為波形圖、頻譜圖、時譜圖等多種展現方式。方便用戶觀察聲音的峰值頻率、倍頻特征的關鍵指標。

      4. 數值指標分析

      數值指標指代來自于傳感器、或sis系統,直接或經過本系統計算而得到的反應設備當前運行狀態的可被量化的指標,如來自于傳感器的溫度值、振動峰值、振動速度、振動加速度、音頻分貝數以及來自與SIS系統的電流、電壓等。

      5. 設備視頻監控界面

      設備視頻監控界面用于通過接口獲取電廠既有視頻監控數據,并將與監控設備相關的數據進行展現與分析。

      6. 事件記錄頁面

      設備事件記錄界面用于實現設備基本事件記錄的自動記錄與人工補充。自動記錄項目包括:設備起停、超限告警、人員進入視頻監控區域等;人工記錄項目包括:設備起停、設備缺陷、注油維護、設備維修等等。

      7. 設備運行報表

      設備運行報表用于基于設備運行數據,自動生成各類統計報表。報表類型主要包括:設備運行日報表、設備運行月度報表以及用戶定制化報表等功能。設備運行日報、月報表模擬電廠既有巡檢記錄報表結構,自動生成在線巡檢記錄結果,并支持報表的在線查看與導出。


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