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保定電器零件加工廠采用EOMS電氣設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng):實現(xiàn)智能制造與設(shè)備管理升級
發(fā)布時間:2024-05-28 15:20:23 來源:

  EOMS設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備維保記錄、運(yùn)行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設(shè)備問題或隱患等,并將所有信息與設(shè)備和平臺進(jìn)行關(guān)聯(lián),生成工作人員需要的報表內(nèi)容,并從電氣設(shè)備管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、智能化管理,具備數(shù)據(jù)分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設(shè)備實時健康評估狀態(tài),便于全面掌握準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和總體分析。

  進(jìn)行多元線性回歸算法分析,對偏移量和權(quán)重量進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計算,獲取設(shè)備監(jiān)測端的評估分?jǐn)?shù),為設(shè)備運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支持。

  通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)度并形成TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法模型。伴隨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完善及人工矯正,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法自動調(diào)整。

  內(nèi)嵌算法

  1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network):

  利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電氣設(shè)備健康評估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù),預(yù)測未來可能的故障情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí),并通過反饋機(jī)制不斷地優(yōu)化預(yù)測模型,提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

  2、支持向量機(jī)(Support Vector Machine):

  支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,可以用于電氣設(shè)備的分類和預(yù)測。通過支持向量機(jī)的分類和預(yù)測模型,可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估。

  3、決策樹(Decision Tree):

  決策樹是一種預(yù)測模型,可以用于電氣設(shè)備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預(yù)測模型,可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估,并預(yù)測可能的故障情況。

  4、遺傳算法(Genetic Algorithm):

  遺傳算法是一種優(yōu)化算法,可以用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計和參數(shù)調(diào)整。通過遺傳算法的優(yōu)化模型,可以優(yōu)化電氣設(shè)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(shù)據(jù)AI的設(shè)備健康評估方法

  1、狀態(tài)監(jiān)測:

  利用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測,比如溫度、振動、電流等參數(shù)的監(jiān)測。

  2、維修記錄:

  記錄設(shè)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(shè)備的可用性,包括故障率、平均故障時間、平均修復(fù)時間、平均無故障時間等指標(biāo)。

  4、操作記錄:

  記錄設(shè)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(shè)備進(jìn)行定期檢查和測試,以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機(jī)械測試等多項測試。

  6、預(yù)防性維護(hù):

  通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設(shè)備、調(diào)整設(shè)備等方式,對設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),以最大限度地保障設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。

  通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析在設(shè)備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型,后續(xù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)入模型中經(jīng)過運(yùn)算判斷設(shè)備健康狀態(tài)情況,以及設(shè)備健康狀態(tài)趨勢預(yù)測,為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)。

  保定自古是“北控三關(guān),南達(dá)九省,地連四部,雄冠中州”的通衢之地,歷來為京畿重地和“首都南大門”。明洪武元年(1368年),改“保定路”為“保定府”,此為保定設(shè)府之始。清代,保定為直隸總督駐地。截至2019年12月,保定市有世界文化遺產(chǎn)1處(清西陵),全國重點(diǎn)文物保護(hù)單位69處,其中市區(qū)有直隸總督署、古蓮花池等文物古跡;有國家AAAAA級景區(qū)野三坡、白石山、清西陵。

  2023年,保定市地區(qū)生產(chǎn)總值4012.2億元,按不變價格計算,比上年增長5.0%。(不含雄安新區(qū)及定州市)

 


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