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北京安瑞斯礦山裝備有限公司
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更新時間:2024-12-26 19:35:16瀏覽次數(shù):82次
聯(lián)系我時,請告知來自 塑料機械網(wǎng)設(shè)備健康管理與故障診斷系統(tǒng)一、系統(tǒng)概述通過對工業(yè)設(shè)備狀況實施周期性或持續(xù)監(jiān)測,基于機器學習算法和模型來分析評估設(shè)備健康狀況的一種方法,以便預(yù)測下一次故障發(fā)生的時間以及進行維護的方法
設(shè)備健康管理與故障診斷系統(tǒng)
一、系統(tǒng)概述
通過對工業(yè)設(shè)備狀況實施周期性或持續(xù)監(jiān)測,基于機器學習算法和模型來分析評估設(shè)備健康狀況的一種方法,以便預(yù)測下一次故障發(fā)生的時間以及進行維護的方法。
二、系統(tǒng)架構(gòu)
三、系統(tǒng)設(shè)計思路
感知平臺 | 數(shù)據(jù)中心 | 診斷中心 | 決策中心 |
智能傳感器 數(shù)據(jù)采集 邊緣計算 本地服務(wù)
| 大數(shù)據(jù)存儲 數(shù)據(jù)標記 數(shù)據(jù)共享
| 專家系統(tǒng) 人工智能 遠程診斷
| 運行策略 保養(yǎng)方案 檢修方案 采購計劃 對標分析 |
解決復雜網(wǎng)絡(luò)下的設(shè)備分析數(shù)據(jù)的測量、預(yù)處理、通訊等數(shù)據(jù)接入問題
| 解決過程時序數(shù)據(jù)、運維記錄數(shù)據(jù)、設(shè)備結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及振動監(jiān)測等特殊格式的特征數(shù)據(jù)存儲問題 | 解決從測量數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)到設(shè)備健康評價指標及故障模式識別的問題
| 解決從故障診斷結(jié)論到設(shè)備狀態(tài)異常消除的設(shè)備閉環(huán)管理問題
|
四、系統(tǒng)建設(shè)目標
集團管控 目標 | 建設(shè)煤炭行業(yè)設(shè)備健康知識庫 “標準化"“模型化"“智能化"專家服務(wù)推廣輸出 | ||||
礦山管控 目標 | 提升設(shè)備可用性, 減少停機損失 | 避免過修與欠修, 降低維修成本 | 避免過修與欠修 ,降低維修成本 | ||
設(shè)備 管控 目標 | 改變維修模式 | 主動式"狀態(tài)監(jiān)測 | 專業(yè)資源賦能增效 | 積累設(shè)備數(shù)據(jù)資產(chǎn) | |
狀態(tài)評價 故障診斷 故障預(yù)警 診斷報告 運維建議 | 遠程監(jiān)視 實時監(jiān)視 歷史回溯 劣化預(yù)警 故障分析 | 遠程診斷 智能診斷(模型算法) 案例庫 故障庫 維護庫 | 緩解PLC通訊壓力 提升礦側(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)性能 減輕集團網(wǎng)絡(luò)負載 數(shù)據(jù)可管可視可用
|
五、系統(tǒng)技術(shù)保障
5.1算法模型數(shù)據(jù)庫
類型 | 設(shè)備 | 模型名稱 |
時序異常檢測模型 |
提升機 | 主電機電流時序異常檢測模型 |
變頻器速度時序異常檢測模型 | ||
編碼器速度異常檢測模型 | ||
通風機 | A相線圈溫度時序異常檢測模型 | |
電機電流時序異常檢測模型 | ||
劣化預(yù)警預(yù)測模型 | 變壓器 | 變壓器劣化預(yù)警預(yù)測模型 |
皮帶機 | 皮帶機劣化預(yù)警預(yù)測模型 | |
壓風機 | 壓風機劣化預(yù)警預(yù)測模型 | |
運行趨勢預(yù)測模型 |
排水泵 | 定子溫度趨勢預(yù)測模型 |
電機前軸溫度趨勢預(yù)測模型 | ||
水泵后軸溫度趨勢預(yù)測模型 | ||
泵電流趨勢預(yù)測模型 |
5.2 系統(tǒng)診斷專家團隊
序號 | 專家類型 | 所屬專業(yè) | 專家人數(shù) | 提供的服務(wù) |
1 | 機理專家 | 轉(zhuǎn)動機械 | 15 | 煤礦提升機、電機、壓風機、運輸皮帶等動力設(shè)備振動分析、故障診斷與預(yù)測、維修指導 |
2 | 電氣 | 8 | 變壓器、斷路器、高壓開關(guān)等電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷,電能質(zhì)量分析 | |
3 | 流體設(shè)備 | 10 | 風機、水泵等設(shè)備性能計算、能耗指標分析、故障診斷 | |
4 | 機理建模 | 8 | 建立煤礦設(shè)備機理模型,建立監(jiān)測、診斷分析指標體系和專家診斷系統(tǒng) | |
5 | 大數(shù)據(jù)專家 | 大數(shù)據(jù) 挖掘 | 10 | 煤礦設(shè)備監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)挖掘、故障特征提取、相關(guān)分析、設(shè)備異常趨勢預(yù)測 |
6 | 人工智能 | 5 | 深度學習模型實現(xiàn)煤礦設(shè)備參數(shù)預(yù)測、殘差分析、故障預(yù)警及智能診斷 |
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