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別讓電氣故障破壞生產(chǎn)!EOMS系統(tǒng)如何保駕護(hù)航東營化工廠電氣設(shè)備

  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(tái)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(tái)的設(shè)備實(shí)時(shí)健康評(píng)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(duì)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(píng)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。
  基于大數(shù)據(jù)AI的設(shè)備健康評(píng)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(duì)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(píng)估
  評(píng)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(duì)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(duì)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(píng)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(shì)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(shì)預(yù)測,為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)

  根據(jù)第七次全國人口普查數(shù)據(jù),截至2020年11月1日零時(shí),東營市常住人口為2193518人。與2010年第六次全國人口普查的2035338人相比,十年共增加158180人,增長率7.77%,年平均增長率為0.75%。截至2022年末,東營市常住人口220.9萬人,比上年末增加1.4萬人。常住人口城鎮(zhèn)化率71.81%,比上年末提高0.3個(gè)百分點(diǎn)。年末戶籍人口197.78萬人。其中,0-17歲人口37.09萬人,18-59歲人口116.08萬人,60歲及以上人口44.61萬人。


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