賦能未來工業(yè)，EOMS電氣設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)引領(lǐng)智慧運(yùn)維新時(shí)代！
發(fā)布時(shí)間：2024-03-19 16:38 | 閱讀：-
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(bào)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(bào)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(shí)時(shí)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(jì)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(dòng)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(jì)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(dòng)、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(shí)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(shí)間、平均修復(fù)時(shí)間、平均無故障時(shí)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(shí)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(xiàng)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(gè)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(shí)時(shí)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)
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