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什么是電機云

基于智能無線邊緣終端和端云協同的人工智能算法技術,為客戶提供工業設備的實時監測、故障預警、智能診斷、全生命周期檔案等功能和服務,保障企業生產過程的降本、增效、控險和提質需求。

方案優勢

電機云平臺實現端云協同的設備智能運維解決方案,客戶根據企業生產現場情況,在關鍵設備上安裝終端節點,采集設備的振動、溫度、磁場等運行狀態數據,直接傳輸至云平臺。云平臺利用AI算法模型對設備狀態數據進行啟停機識別、異常預警、故障診斷等分析,用戶可通過PC端實時監測設備運行狀態,查看設備頻譜數據和故障診斷結果,提升工廠針對關鍵設備的預防性維修水平,為生產線的安全、長周期、高效運行提供有力保障。

多通訊協議支持

 

·無線智能邊緣終端提供工業物聯網端/邊側設備的數據采集、集成和傳輸 功能,具備邊緣計算能力。
·終端支持各類型的傳感器接入。
·支持 GPRS、LoRa、4G等多種通信接口和協議。

分布式+AI智能分析

 

·旋轉類設備健康預測性維護云平臺基于分布式技術打造,基于端云協同的AI算法結合業務專家知識庫,提供設備的實時運維、異常檢測預警、故障智能診斷、 全生命周期管理等功能。

簡單部署

 

·邊緣終端支持多種便捷安裝方式,無需布線布網,可大大節省部署施工成本及周期。
·支持寬溫環境,具備防爆、防塵、防水等多種特性,可在各種特殊環境下工作。

邊緣端智能診斷

 

·邊緣終端內置邊緣分析算法,在本地高頻進行特征提取、啟停識別、異常檢測等數據分析,實現對設備狀態變化的極高響應速度。

方案架構

  • 業務架構
  • 技術架構

實踐案例

油田設備

故障泵機設備:某油田采油廠注水站 3#高壓注水泵 預警情況: 1、持續預警時間:2019年9月21日-27日 2、健康度變化:由90持續下降至72 3、人工智能算法預警結果:曲軸軸系零件磨損或松動 現場情況: 1、現場人員設備檢查時間:2019年9月27日11:00 - 12:00間 2、實際狀況描述:在我方運營人員多次提醒和指導下,客戶于9月27日當日進行設備檢查,無明顯噪聲,測振無超標現象(曲軸非驅動端測振值4.05mm/s,國標報警閾值4.5mm/s) 實際故障: 往復泵曲軸連軸皮帶內側磨損,處于斷裂狀態

水務局設備

故障泵機設備:某水務公司某凈水廠 3#出水泵 預警情況: 1、持續預警時間:2019年11月20日-12月9日 2、健康度變化:由87持續下降至73 3、人工智能算法預警結果:聯軸器軸不對中 現場情況: 1、現場人員第一次檢查時間:2019年11月26日 2、第一次檢查情況:在我方運營人員提醒和指導下,客戶于11月26日當日進行設備檢查,無明顯噪聲,垂直、水平、軸向振動僅軸向振動輕微超標(非驅動端軸向測振值4.58mm/s,國標報警閾值4.5mm/s),客戶未發現明顯故障,所以選擇緊固底座來降低振動值,但算法告警未消除。 3、現場人員第二次檢查時間:2019年12月9日 4、第二次檢查情況:在我方運營人員二次提醒和講解下,客戶于12月9日當日進行設備二次檢查,本次檢查無明顯噪聲,測振結果無超標現象,但泵機聯軸器下方底座上出現黑色粉末,停機檢查后發現聯軸器內一個彈性柱銷出現損壞,并發生聯軸器碰磨掉落粉末現象。 實際故障: 長期的不對中力擠壓造成了聯軸器損壞

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