設(shè)備生命周期監(jiān)測在線監(jiān)測系統(tǒng)

一、產(chǎn)品概述

1.1. 通過搭建“溫振監(jiān)測系統(tǒng)”，對關(guān)鍵輔機(jī)設(shè)備的運行狀態(tài)進(jìn)行實時在線監(jiān)測，準(zhǔn)確掌握設(shè)備的運行狀況及劣化趨勢。系統(tǒng)利用工業(yè)無線傳輸技術(shù)，在線采集現(xiàn)場設(shè)備關(guān)鍵部位的溫度、振動等運行參數(shù)，通過數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析，為關(guān)鍵輔機(jī)制定最佳的維修策略，并提供優(yōu)化的維修任務(wù)建議(包括最佳的維修時機(jī)、維修內(nèi)容等)，從而減少機(jī)泵異常故障次數(shù)，降低機(jī)泵停機(jī)檢修時間和費用。系統(tǒng)建立設(shè)備大數(shù)據(jù)中心，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析，提高關(guān)鍵輔機(jī)狀態(tài)監(jiān)測的智能化水平。系統(tǒng)可將大南湖電廠的設(shè)備管理體制由定期檢修和計劃檢修的方式向預(yù)測性維護(hù)的方式轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)關(guān)鍵輔機(jī)運行狀態(tài)實時監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)的目標(biāo)，提高設(shè)備的可靠性與經(jīng)濟(jì)性，降低生產(chǎn)成本，繼而提高設(shè)備的利用率。

1）降低設(shè)備巡檢的勞動強(qiáng)度、提高設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量

設(shè)備巡檢包含測振、測溫等數(shù)據(jù)采集工作，技術(shù)人員除了要定期檢測這些數(shù)據(jù)，還需要記錄、導(dǎo)入以及分析相關(guān)振動和溫度數(shù)據(jù)，這些工作占用技術(shù)人員大量的工作時間。同時，人工巡檢還存在數(shù)據(jù)采集不穩(wěn)定、易出錯等問題，也對設(shè)備數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析帶來了不確定性�；�于有線、無線溫振傳感器的“設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測”能大大降低巡檢的勞動強(qiáng)度，使設(shè)備維護(hù)工作逐步由現(xiàn)場轉(zhuǎn)到操作室。

2）提前預(yù)知設(shè)備劣化情況、降低非計劃停車帶來的損失

通過對設(shè)備長期、穩(wěn)定的狀態(tài)監(jiān)測，可以更為全面的評估設(shè)備的工況，對設(shè)備機(jī)械劣化趨勢提前預(yù)知，將突發(fā)性、非計劃性的維修，轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏媱澋膫淦穫浼�采購及施工作業(yè)，縮短檢維修時間，延長設(shè)備運行周期。

3）精確定位設(shè)備故障、降低設(shè)備維修費用

通過對設(shè)備異常特征數(shù)據(jù)的分析，可以對設(shè)備的故障位置、故障原因、故障程度進(jìn)行精確地評估，為設(shè)備在線保養(yǎng)、停機(jī)檢修、備件準(zhǔn)備等決策提供了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)依據(jù)。在縮短設(shè)備故障維修時間、減少備品備件費用的同時，也能對設(shè)備維修的效果進(jìn)行評估，確保維修工作按照規(guī)范條例，高質(zhì)量的實施。

4）降低由設(shè)備異常故障帶來的生產(chǎn)風(fēng)險

由于設(shè)備的故障，帶來的其它生產(chǎn)安全風(fēng)險，其損失更無法估計。一旦發(fā)生安全事故，出現(xiàn)人員傷亡，更是企業(yè)不可承受的。

二、主要功能

2.1. 專家智能診斷系統(tǒng)結(jié)合AI大模型智能診斷功能

根據(jù)設(shè)備運行狀況、故障發(fā)生頻率、異常頻率等信息評估設(shè)備的健康情況，實時分析、診斷設(shè)備的狀態(tài)、故障原因及維修建議等。診斷結(jié)果能夠診斷出故障具體部位，同時出具診斷報告，推送到設(shè)備管理人員。智能診斷模塊需具有以下功能：

1）展示旋轉(zhuǎn)類動設(shè)備診斷列表，可看到設(shè)備的健康狀態(tài)及最近的診斷時間；

2）設(shè)備診斷列表能夠展示診斷結(jié)果的處理狀態(tài)、對診斷結(jié)果的評價；

3）設(shè)備診斷列表能夠根據(jù)機(jī)器名稱、設(shè)備狀態(tài)、處理狀態(tài)等進(jìn)行篩選；

4）診斷結(jié)果能夠診斷出故障發(fā)生的具體部位及自動推送維修建議。

2.2. AI智能診斷系統(tǒng)支持基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型結(jié)合的智能診斷功能。目前已建立各種機(jī)械故障機(jī)理模型：包括不平衡、不對中、動靜碰摩、軸承早期/中期/晚期故障、齒輪故障、基礎(chǔ)松動、抽空/汽蝕等，通過積累四萬余小時、數(shù)十種電機(jī)設(shè)備與各類軸承的實驗臺數(shù)據(jù)，以及現(xiàn)場運行的數(shù)據(jù)集。運用這些大數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的AI智能診斷系統(tǒng)，其診斷準(zhǔn)確率已經(jīng)超過智能診斷行業(yè)水平。即使面對未接觸過的新型設(shè)備，只需一定時間的數(shù)據(jù)采集，通過模型的遷移學(xué)習(xí)，也可使診斷準(zhǔn)確率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平。