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實時監控,精準預警:探索EOMS電(diàn)氣設備健康監測系統帶來的安心保障!
發布時間:2024-03-19 16:30:52 來源:
  EOMS設備健康監測系統能夠對電(diàn)氣設備維保記錄、運行數據、電(diàn)氣日常管理方面的數據進行收集、分(fēn)析、篩選。通過收集現有系統中(zhōng)電(diàn)氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監測系統記錄、工(gōng)作記錄、檢查記錄、設備問題或隐患等,并将所有信息與設備和平台進行關聯,生(shēng)成工(gōng)作人員(yuán)需要的報表内容,并從電(diàn)氣設備管理、數據标準化服務、報表數據分(fēn)析等方面提升電(diàn)氣設備标準化、智能化管理,具備數據分(fēn)析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平台的設備實時健康評估狀态,便于全面掌握準确的設備狀态進行預測和總體(tǐ)分(fēn)析。
 

 
  進行多元線性回歸算法分(fēn)析,對偏移量和權重量進行大(dà)數據分(fēn)析調整計算,獲取設備監測端的評估分(fēn)數,爲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(shù)分(fēn)析方法分(fēn)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。伴随系統數據的完善及人工(gōng)矯正,神經網絡的算法自動調整。
  内嵌算法
  1、神經網絡(Neural Network):
  利用神經網絡進行電(diàn)氣設備健康評估可以通過學習曆史數據,預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自适應地學習,并通過反饋機制不斷地優化預測模型,提高預測準确率。
  2、支持向量機(Support Vector Machine):
  支持向量機是一(yī)種監督學習算法,可以用于電(diàn)氣設備的分(fēn)類和預測。通過支持向量機的分(fēn)類和預測模型,可以對電(diàn)氣設備的健康狀況進行評估。
  3、決策樹(shù)(Decision Tree):
  決策樹(shù)是一(yī)種預測模型,可以用于電(diàn)氣設備的健康評估和故障診斷。通過決策樹(shù)的分(fēn)類和預測模型,可以對電(diàn)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(yī)種優化算法,可以用于電(diàn)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(diàn)氣設備的工(gōng)作效率和壽命,從而提高其健康狀況和性能。
  基于大(dà)數據AI的設備健康評估方法

 
  1、狀态監測
  利用各種傳感器和監測設備對設備進行狀态監測,比如溫度、振動、電(diàn)流等參數的監測。
  2、維修記錄
  記錄設備的維修情況和維修曆史,包括故障類型、維修時間、維修人員(yuán)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、平均修複時間、平均無故障時間等指标。
  4、操作記錄
  記錄設備的操作情況和操作曆史,包括使用時間、使用頻(pín)率、使用人員(yuán)等信息。
  5、檢查和測試
  對設備進行定期檢查和測試,以确定設備的健康狀況。檢查和測試包括外(wài)觀檢查、電(diàn)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(dà)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(dà)數據分(fēn)析在設備異常、故障等情況下(xià)不同監測數據的呈現及趨勢建立神經網絡算法模型,後續實時數據進入模型中(zhōng)經過運算判斷設備健康狀态情況,以及設備健康狀态趨勢預測,爲預防性維修提供決策依據

 


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