EOMS設備健康監測系統能夠對電氣設備維保記錄、運行數據、電氣日常管理方面的數據進行收集、分析、篩選。通過收集現有系統中電氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監測系統記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問題或隱患等,并將所有信息與設備和平臺進行關聯,生成工作人員需要的報表內容,并從電氣設備管理、數據標準化服務、報表數據分析等方面提升電氣設備標準化、智能化管理,具備數據分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設備實時健康評估狀態,便于全面掌握準確的設備狀態進行預測和總體分析。
進行多元線性回歸算法分析,對偏移量和權重量進行大數據分析調整計算,獲取設備監測端的評估分數,為設備運維提供數據支持。
通過數據清洗、數據特征表建立和減約,通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關聯度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴隨系統數據的完善及人工矯正,神經網絡的算法自動調整。
內嵌算法
1、神經網絡(Neural Network):
利用神經網絡進行電氣設備健康評估可以通過學習歷史數據,預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自適應地學習,并通過反饋機制不斷地優化預測模型,提高預測準確率。
2、支持向量機(Support Vector Machine):
支持向量機是一種監督學習算法,可以用于電氣設備的分類和預測。通過支持向量機的分類和預測模型,可以對電氣設備的健康狀況進行評估。
3、決策樹(Decision Tree):
決策樹是一種預測模型,可以用于電氣設備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預測模型,可以對電氣設備的健康狀況進行評估,并預測可能的故障情況。
4、遺傳算法(Genetic Algorithm):
遺傳算法是一種優化算法,可以用于電氣設備的優化設計和參數調整。通過遺傳算法的優化模型,可以優化電氣設備的工作效率和壽命,從而提高其健康狀況和性能。
基于大數據AI的設備健康評估方法
1、狀態監測:
利用各種傳感器和監測設備對設備進行狀態監測,比如溫度、振動、電流等參數的監測。
2、維修記錄:
記錄設備的維修情況和維修歷史,包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。
3、可用性評估:
評估設備的可用性,包括故障率、平均故障時間、平均修復時間、平均無故障時間等指標。
4、操作記錄:
記錄設備的操作情況和操作歷史,包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。
5、檢查和測試:
對設備進行定期檢查和測試,以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。
6、預防性維護:
通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式,對設備進行預防性維護,以最大限度地保障設備的穩定運行。
通過以上幾個方面數據來源的評估,經過大數據分析在設備異常、故障等情況下不同監測數據的呈現及趨勢建立神經網絡算法模型,后續實時數據進入模型中經過運算判斷設備健康狀態情況,以及設備健康狀態趨勢預測,為預防性維修提供決策依據。
衡水市所轄冀州為九州之首。河北省稱冀,也緣于此,涌現出了董仲舒、孔穎達、高適、孫犁等知名人物。衡水市地處河北沖積平原,地勢自西南向東北緩慢傾斜,海拔高度12-30米。屬大陸季風氣候區,為溫暖半干旱型。
衡水市是京津重要的農副產品加工供應基地,先后獲得國家節水型城市、河北省優先發展公共交通示范城市等榮譽稱號。2023年,衡水市實現生產總值1888.1億元。