設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
關(guān)注創(chuàng)建者：河北云酷 創(chuàng)建時間：2021-02-23
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的實例教程
隨著電廠規(guī)模的擴大，設(shè)備數(shù)量不斷增加，對運行標準的要求也日趨嚴格，提高設(shè)備的健康水平和使用壽命，對于保證電廠安全、降低運維成本具有重要作用。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能信息處理技術(shù)的發(fā)展，電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)的支撐下實現(xiàn)了設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測和設(shè)備故障報警，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設(shè)備運行狀態(tài)，保證設(shè)備安全穩(wěn)定運行。
電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)簡介
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過聲音傳感器采集設(shè)備的聲音數(shù)據(jù)，利用信號分析及AI技術(shù)，從中提取聲音特征值，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測和設(shè)備故障報警。電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)原理框圖如圖所示。
電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能
1、綜合展現(xiàn)
通過3D模式直觀展現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括無異常運行天數(shù)、異常未處理事件、月度告警及高發(fā)異常項。
2、設(shè)備監(jiān)控
遠程監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，集中展現(xiàn)聲音、振動及溫度等遙測數(shù)據(jù)，對設(shè)備異常信息給予告警提示。
3、運行參數(shù)監(jiān)控
對設(shè)備所關(guān)聯(lián)的運行參數(shù)進行集中展現(xiàn)，包括測點編碼、測點描述、關(guān)聯(lián)設(shè)備、測點值等信息。
4、特征管理
利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據(jù)設(shè)備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結(jié)果，輔助巡檢人員進行故障處理。
5、數(shù)據(jù)分析
對單設(shè)備的遙測數(shù)據(jù)及多設(shè)備間的遙測數(shù)據(jù)進行對比分析，提供設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)參考。
6、監(jiān)測月報
根據(jù)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及傳感器告警數(shù)據(jù)，定期自動生成設(shè)備運行記錄及報告。
電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)特點
1、利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，通過加裝傳感器實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，提高設(shè)備運行的可靠性。
2、以聲音傳感器為核心的設(shè)備狀態(tài)持續(xù)監(jiān)測
到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設(shè)備故障預警與診斷基本上以振動監(jiān)測為主。
展開 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的理論和實踐鼓勵！
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的理論和實踐.part1.rar
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的理論和實踐.part2.rar
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的理論和實踐.part3.rar
工業(yè)企業(yè)設(shè)備管理方面普遍面臨著：設(shè)備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等情況，成為制約企業(yè)發(fā)展的一大難題。
設(shè)備能否安全可靠地運行，對于確保產(chǎn)品質(zhì)量、提高企業(yè)生產(chǎn)能力、保障安全生產(chǎn)具有十分重要的意義。
如何低成本、高效率的實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)遠程監(jiān)控，實現(xiàn)故障風險的早期識別，將事故隱患消滅在萌芽狀態(tài)。將設(shè)備管理工作由“被動應(yīng)對”提升為“主動干預”實現(xiàn)主輔機設(shè)備的預測性維護，對于降低設(shè)備維護成本，保證設(shè)備運行安全以及提升工業(yè)企業(yè)整體經(jīng)濟效益都有著非常重要的現(xiàn)實意義。
云酷科技設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)針對工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控管理中存在諸多問題，提出以信息技術(shù)賦能傳統(tǒng)管理業(yè)務(wù)的管理思路?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)，通過音頻傳感器實現(xiàn)設(shè)備音頻數(shù)據(jù)的遠程采集；利用信號解析技術(shù)，提取音頻數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標信號；利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設(shè)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(yè)人員隨時隨地掌握設(shè)備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)創(chuàng)新點：
1.利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測?；谖锫?lián)網(wǎng)傳感器的設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，提高設(shè)備運行的可靠性。
2、利用聲音對設(shè)備故障告警和診斷。到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設(shè)備故障告警與診斷多數(shù)以振動監(jiān)測為主。本系統(tǒng)將設(shè)備聲音作為設(shè)備故障預警與診斷的主要依據(jù)，與振動監(jiān)測相比靈敏度更高，可遠程監(jiān)聽，適應(yīng)性廣，作用更大。
3、使用機器學習和深度學習相結(jié)合技術(shù)作為分析工具。目前已有的設(shè)備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，適應(yīng)性不強。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)采用機器學習技術(shù)，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(shè)備穩(wěn)定運行。
展開 長期以來，基于巡檢和定期維護維修保養(yǎng)的方式，對電機\泵類\風機等旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的故障維修，大多都是在設(shè)備問題出現(xiàn)之后的事后維護或者定期的預防性維護，前者無法減少或避免設(shè)備故障的發(fā)生，后者則存在維修不足或維修過剩等問題。另外，日常維護工作嚴重依賴于人的責任心和經(jīng)驗，一旦出現(xiàn)人員更替，設(shè)備的運營管理壓力加大，并且現(xiàn)場豐富的維護保養(yǎng)經(jīng)驗也很難傳承到新人手中。
維護利器——設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，即對運行中的設(shè)備的振動、噪聲、溫度、相對濕度、環(huán)境壓力等狀態(tài)參數(shù)實施定期或連續(xù)監(jiān)測，并對有關(guān)參數(shù)加以分析，從而有效地對設(shè)備運行狀態(tài)進行系統(tǒng)自動監(jiān)測分析或人工分析。
通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，我們可以解決設(shè)備各種監(jiān)控數(shù)據(jù)的復雜性，狀態(tài)動態(tài)變化帶來的不確定性，監(jiān)控采樣的非連續(xù)性，以及與上層系統(tǒng)進行通訊集成等問題，滿足對部件疲勞程度診斷、機械摩擦磨損、機械沖擊、滾動軸承損壞、部件過熱等不同設(shè)備健康狀況問題的實時預警，避免發(fā)生事故，保障設(shè)備安全運行，而且還可以對故障加以預測，指導制定合適的維護計劃，幫助業(yè)主完全避免過度維修，節(jié)約大量設(shè)備維護成本。
通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控獲得的過程數(shù)據(jù)，也是設(shè)備總體效率(OEE)優(yōu)化和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)實現(xiàn)的關(guān)鍵因素，是實現(xiàn)智能且靈活生產(chǎn)的基礎(chǔ)之一。據(jù)不完全統(tǒng)計，
在工廠通用設(shè)備監(jiān)控應(yīng)用中，這一技術(shù)通過監(jiān)控機械零部件減少停機實際從而提升產(chǎn)率，可以為企業(yè)帶來生產(chǎn)率增加2%~40%;
在自動輸送帶應(yīng)用中，這一技術(shù)通過識別并記錄不良部件進而精準控制維護周期，設(shè)備壽命可延長1~10倍，備件庫存減少10%~60%;
在沖壓設(shè)備和升降梯的監(jiān)控應(yīng)用中，可以減少突發(fā)性停機和耗能，能量消耗減少5%~15%，過程停機減少多達70%……。
展開 工業(yè)企業(yè)在設(shè)備管理方面普遍面臨著：設(shè)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(yè)的任意設(shè)備發(fā)生故障都有可能引起整個系統(tǒng)的癱瘓，因此，如何識別設(shè)備早期故障隱患，將“被動應(yīng)對”提升為“主動干預”成為企業(yè)目前必須要解決的問題。
河北云酷科技有限公司針對工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控管理中存在諸多問題，提出以信息技術(shù)賦能傳統(tǒng)管理業(yè)務(wù)的管理思路。基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過音頻傳感器實現(xiàn)設(shè)備音頻數(shù)據(jù)的遠程采集；利用信號解析技術(shù)，提取音頻數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標信號；利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設(shè)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(yè)人員隨時隨地掌握設(shè)備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)創(chuàng)新點
1. 利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測。
基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器的設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，提高設(shè)備運行的可靠性。
2. 利用聲音對設(shè)備故障告警和診斷。
到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設(shè)備故障告警與診斷多數(shù)以振動監(jiān)測為主。本系統(tǒng)將設(shè)備聲音作為設(shè)備故障預警與診斷的主要依據(jù)，與振動監(jiān)測相比靈敏度更高，可遠程監(jiān)聽，適應(yīng)性廣，作用更大。
3. 使用機器學習和深度學習相結(jié)合技術(shù)作為分析工具。
目前已有的設(shè)備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，適應(yīng)性不強。本系統(tǒng)采用機器學習技術(shù)，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(shè)備穩(wěn)定運行。
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能
1. 綜合展現(xiàn)
查看設(shè)備的實時指標信息、AI分析結(jié)果、音頻數(shù)據(jù)曲線等狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)。用戶在關(guān)注某一具體設(shè)備的同時，可以通過“設(shè)備整體監(jiān)測界面”查看本廠所有設(shè)備的相關(guān)信息。
2. 設(shè)備狀態(tài)診斷
系統(tǒng)會基于設(shè)備音頻數(shù)據(jù)、數(shù)值指標數(shù)據(jù)，基于后臺AI分析模型實時計算設(shè)備當前安全系數(shù)。
展開 
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的相關(guān)專題、標簽、搜索
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測聲音設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)聲音設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng) 化工機械設(shè)備 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷開發(fā)tpl設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)印刷機械 自動化設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備 監(jiān)測方法戶外應(yīng)急電源 狀態(tài)監(jiān)測
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的最新內(nèi)容
布瑯軻鍶特-氣體質(zhì)量流量控制器：https://www.bronkhorst-china.com/
一、遠程診斷：從“被動響應(yīng)”到“主動預警”
遠程診斷是指通過網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，對部署在遠端現(xiàn)場的設(shè)備進行狀態(tài)監(jiān)測、故障識別、參數(shù)調(diào)整甚至軟件升級的能力，對于氣體質(zhì)量流量控制器而言，這意味著工程師無需親臨現(xiàn)場，即可實時掌握設(shè)備運行狀態(tài)、分析異常數(shù)據(jù)、優(yōu)化控制策略
遠程診斷是指通過網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，對部署在遠端現(xiàn)場的設(shè)備進行狀態(tài)監(jiān)測、故障識別、參數(shù)調(diào)整甚至軟件升級的能力，對于氣體質(zhì)量流量控制器而言，遠程診斷意味著工程師無需親臨現(xiàn)場，即可實時掌握設(shè)備運行狀態(tài)、分析異常數(shù)據(jù)、優(yōu)化控制策略，甚至提前預警潛在故障。
二、布瑯軻鍶特MFC如何實現(xiàn)遠程診斷？
通過AI實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，讓每一臺發(fā)電機組、每一座泵站都擁有自我感知能力。
四、文字的終點，是物理世界的起點
當AI不再滿足于紙上談兵，它必然要走向工廠、能源基站與復雜的物理場。
我們相信，在AI發(fā)展的新紀元，工業(yè)軟件不再僅僅是工具，而是鏈接虛擬與現(xiàn)實的橋梁，為AI注入物理靈魂。
文字或許會用完，但人類對物理規(guī)律的探索、對工業(yè)極限的追求，永無止境。
它通過實時監(jiān)測和分析設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，能夠提前預測設(shè)備故障，實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的精細化管理控制，為企業(yè)節(jié)約維護保養(yǎng)成本、減少停機時間和提高生產(chǎn)效率提供了重要技術(shù)支撐。
PHM系統(tǒng)的核心在于“預測”，而預測需要有大量的數(shù)據(jù)作為支撐。
本文原刊登于Ansys.com：《Revolutionizing Wearable Health Monitors With Ansys Optics in AR/VR and Consumer Electronics》
作者：Kerry Herbert | Ansys高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理
編輯整理：谷晨風 | Ansys高級應(yīng)用工程師
光學產(chǎn)品、可穿戴健康監(jiān)測設(shè)備與沉浸式技術(shù)
該系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、異常預警、優(yōu)化分析及聯(lián)動控制功能，通過AI算法實現(xiàn)設(shè)備故障的精準預判，有效保障火電廠安全運行并顯著提升發(fā)電效率。
系統(tǒng)自上線后成效顯著：成功預警并輔助處理了數(shù)十起設(shè)備隱患，有效避免了多次非停、RB及設(shè)備損壞，直接經(jīng)濟效益超百萬元；通過系統(tǒng)建設(shè)沉淀的智能監(jiān)盤模型庫、專利及軟著等成果進一步推廣應(yīng)用，助力集團電力智能化升級。
火電廠智能監(jiān)盤系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、異常預警、優(yōu)化分析及聯(lián)動控制功能，通過 AI 算法預判設(shè)備故障，保障安全運行并優(yōu)化發(fā)電效率。
圖2 工業(yè)AI底座建模界面
核心優(yōu)勢：
■ 低代碼敏捷開發(fā)：提供直觀的拖拽式、畫布式建模工具，大幅降低機理模型及AI模型的構(gòu)建門檻。
鳴志電器成立于1994年，總部位于上海閔行，業(yè)務(wù)涵蓋運動控制、智能LED驅(qū)動和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等多個領(lǐng)域。公司通過收購與合作加速全球化布局，在北美、歐洲、日本、印度及東南亞等地成立子公司，并在國內(nèi)外布局多處研發(fā)中心和智能制造基地。此次奠基的項目將推動區(qū)域智能裝備與運動控制產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展，助力鳴志電器向創(chuàng)新型技術(shù)企業(yè)加速轉(zhuǎn)型。
DTEmpower是天洑軟件自主研發(fā)的一款智能數(shù)據(jù)建模軟件，能夠深度挖掘分析工業(yè)領(lǐng)域中的仿真、試驗、測量等多元化數(shù)據(jù)，幫助用戶構(gòu)建高品質(zhì)的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)快速設(shè)計評估、實時仿真預測、系統(tǒng)參數(shù)預警以及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等工程應(yīng)用。
■ DTEmpower 智能數(shù)據(jù)建模軟件
DTEmpower致力于幫助工程師及工科專業(yè)背景學生，利用工業(yè)領(lǐng)域中的仿真、試驗、測量等各類數(shù)據(jù)進行挖掘分析，建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)快速設(shè)計評估、實時仿真預測、系統(tǒng)參數(shù)預警、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等工程應(yīng)用。在汽車擋風玻璃模具制造場景中，DTEmpower基于數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建玻璃形狀與模具間的映射關(guān)系，實現(xiàn)對傳統(tǒng)人工試錯法的替代。
