生产制造业设备状态监测应用系统管理案例
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  • 基于数据驱动的故障预警和状态监测技术直接通过系统的历史数据建立故障预警模型,不需要知道系统******的机理模型,因此其通用性和自适应能力都较强。但是由于这类方法并不明确系统的内部结构和机理信息,所以对预警结果的分析和解释则相对比较困难;另外,机器学习等基于数据驱动的算法主要都是应用于故障诊断,而基于数据的故障预警技术还处于起步阶段,可靠有效的方法也相对较少;再者,由于数据量较大且基于数据驱动的算法的时间复杂度都普遍较高,所以如何提高监测算法的效率也是亟待解决的问题。

  • 云端平台安装泵站远程监控与故障诊断软件,将设备各个参量融合在一个数据库中,实时监测泵站运行数据和动态数据,并实时报警。出现故障后,服务器端对运行数据和状态数据,根据诊断规则和案例推理,给出故障原因和维修建议。

  • 重要设备一般采用在线监测系统,其优点是设备运行24小时处于监控状态, 利用计算机的存储空间记录设备的运行参数包括振动、温度、压力、流量等参 数,设备一旦出现故障前兆及时报警并尽可能多的采集故障信息,为了解故障现象和分析故障原因提供了可靠的数据,系统自动生成日数据库、历史数据库及报警 库,从而实现了故障诊断、故障报警和故障追忆。对于稳态工作的机械设备,为了降低投资,可以采用多通道并行切换的方案构建在线监测系统。也就是指所有需要在线监测的机械设备均配置多个测点的振动传感器 和转速传感器,用切换开关对每套设备分别采样,这样,就可以用比较少的并行同步数据采集系统,完成对很多设备的在线监测。

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