AI+預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，引領(lǐng)設(shè)備運(yùn)維智能化發(fā)展

如何在配電柜潛在故障發(fā)生點(diǎn)至功能故障發(fā)生點(diǎn)區(qū)間找到最佳維護(hù)平衡點(diǎn)，是企業(yè)應(yīng)用預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心訴求。依托在電力安全領(lǐng)域深厚的技術(shù)積淀和豐富的故障診斷經(jīng)驗(yàn)，上海南象預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案引入了先進(jìn)AI算法，并根據(jù)溫度和噪聲參數(shù)預(yù)置診斷知識(shí)庫(kù)，幫助行業(yè)用戶深挖數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維。

針對(duì)大型工業(yè)企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的需求，上海南象預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)能夠通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭建設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)模型，之后將建立的模型接入大型關(guān)鍵機(jī)組的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，持續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)捕捉設(shè)備失效的早期跡象，提前介入診斷以采取預(yù)防措施。幫助企業(yè)智能識(shí)別設(shè)備狀態(tài)與外部環(huán)境變化實(shí)現(xiàn)工況脫敏，降低誤報(bào)率，提升整體運(yùn)營(yíng)效率。

具體而言：

云采集控制器：采用行業(yè)領(lǐng)先的德國(guó)進(jìn)口多感紅外復(fù)合熱敏傳感器技術(shù)，能夠進(jìn)行三軸（軸向/徑向水平/徑向垂直）高頻采樣，并監(jiān)測(cè)設(shè)備表面溫度和噪聲參數(shù)，其內(nèi)置的熱分析算法支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理。機(jī)身采用精密扁型設(shè)計(jì)，適合狹小空間安裝，可緊貼設(shè)備軸向振動(dòng)源，提升數(shù)據(jù)識(shí)別精準(zhǔn)度。

無(wú)線人工智能可視化主機(jī)：基于溫度數(shù)據(jù)及聲紋數(shù)據(jù)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷系統(tǒng)，配合AI算法模型故障診斷工具，可準(zhǔn)確定位設(shè)備故障位置，幫助用戶診斷設(shè)備故障或電氣故障。其中，基于溫度和聲紋原始數(shù)據(jù)的機(jī)理分析兩大核心算法，具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能，可利用相關(guān)性分析、聚類分析等大數(shù)據(jù)分析算法，找出溫度參數(shù)和聲紋數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)律，提升模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。系統(tǒng)內(nèi)嵌AI機(jī)器學(xué)習(xí)支持設(shè)備故障診斷模型自我學(xué)習(xí)，還能對(duì)故障特征值進(jìn)行自我迭代分析，輔助機(jī)理模型診斷。

通過(guò)電力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用，幫助企業(yè)完成數(shù)據(jù)采集、分析、預(yù)測(cè)與診斷預(yù)測(cè)性維護(hù)，能夠有效減少生產(chǎn)設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)的次數(shù)及時(shí)間，提高生產(chǎn)效率，并促使企業(yè)維修模式升級(jí)，降低維修成本，賦能一線運(yùn)維人員提升巡檢效率。