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電力設備預測性維護

日期:2022-11-08

  預測性維護是電力行業不可或缺的一部分,有助于提高生產力并降低成本。 根據 Hartford Steam Boiler Insurance Company 調查顯示,預計企業每年因配電系統引起的業務中斷至少有六個小時。 電氣和電子工程師協會 (IEEE) 的統計數據表明,有效的電力設備維護計劃可以將此類斷電的風險降低多達 66%。預測性維護工具檢查操作設備的狀況并幫助預測其維護需求,有助于獲得設備最佳性能并避免設備故障。在競爭力日漸增加的今天,電力企業需要處理監控和維護資產的關鍵任務,同時提高效率和可靠性水平。 通過使用預測性維護技術,電力企業可以檢測健康狀態不佳的設備,并讓操作人員了解故障發生原因,并據給出相應的維修建議。

  上海輝度/上海輝泰Witium,依托專注于工業物聯網+人工智能(工業AIoT)領域,十年深耕技術、服務全球客戶的沉淀,成功研發出基于機理及大數據數理模型的設備預測性維護解決方案 -- WitExpert。WitExpert的系統架構大致如下。常見的旋轉機械包括電機、減速機、空壓機、水泵、風機等等,通過在靠近設備振動源的位置安裝溫振傳感器的方式,采集設備的振動與溫度數據,將特征值數據傳輸到我們的邊緣計算網關,再通過網關把數據上傳至我們的WitCloud平臺,用戶就可以通過Web端與App端看到設備的故障預測及相關健康信息。

  通過對數據的采集與數理加機理的算法模型診斷,WitExpert能幫助用戶實現在設備正常運行條件下進行評估,收集用于預測評估的趨勢數據,在重大問題發生之前識別問題。WitExpert支持遠程,全方位、多維度實時監控旋轉設備關鍵運行參數,結合設備狀態發展趨勢提供設備故障預測及風險狀況提前預警;利用人工智能與數據分析技術進行故障類別、部位及原因精準分析,并自動生成設備健康體檢與智能維護方案;針對單個及多個設備確立實時與累計健康狀況指標,確定在維護中斷期間要優先考慮的設備,提供允許延長計劃中斷之間時間的數據,允許用戶針對最關鍵的維護需求改進預算分配;多維度對比展示設備健康狀態畫像并實現設備剩余壽命預測,進行全壽命周期的健康管理。此外,預測性維護服務可以比離線服務更頻繁地執行,從而降低事故和系統相關中斷的風險,提高員工和公共安全,提高安心度并防止可能影響工廠聲譽和運營信譽的問題。

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