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预测性运维
Predictive operations
利用人工智能、模式识别与复杂的数据挖掘技术来判定某一设备何时状态不佳或可能发生故障。 通过对设备的独立运行历史数据进行学习， 并对该设备建立一系列的正常操作片段，然后用实时数据与该已知的操作片段曲线进行比较， 通过先进的分析与诊断能力来识别设备为何会偏离预期状态。从而通过数据的细微变化来对即将发生的设备故障进行早期预警。 报警模块向相关设备管理人员提供近期的工厂、机组或系统的运行状况。 通过发现设备早期问题可以减少维修费用， 并且增加设备可用性、可靠性以及产品质量和产能。
故障分析机理
定位设备的失效模式
- 1、 频域：设备失效分析
- 2、时域：设备健康管理，预测设备可能出现失效的时间范围窗口
两个分析维度
- 1、 数据维度：通过纯数学模型算法做初次的设备失效预判
- 2、工业机理：验证数据预测的趋势及准确度
传感器规格
- MCU：ARM-coretex-M4F,主频64M
- 配置1：振动采样带宽4200 Hz，最大加速度16g
- 配置2：振动采样带宽8500 Hz，最大加速度32g
- 温度采样范围：-40~160摄氏度
- 转速QEDC信号采集
- 通信：无线
- 安装：磁吸
- 支持软件空中升级
- 工作温度：-40~85度
- 防爆标志：Ex ic IIC T5
- 防护等级：IP65
模型及算法
产品功能
