EOMS設(shè)備健康監(jiān)測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè):
利用各種傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),比如溫度、振動(dòng)、電流等參數(shù)的監(jiān)測(cè)。
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(cè)試:
對(duì)設(shè)備進(jìn)行定期檢查和測(cè)試,以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測(cè)試包括外觀檢查、電氣測(cè)試、機(jī)械測(cè)試等多項(xiàng)測(cè)試。
6、預(yù)防性維護(hù):
通過定期更換零部件和潤(rùn)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(cè)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(cè),為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)
江蘇省建省始于清代初年,取江寧府、蘇州府兩府之首字而得名。江蘇是中華民族和中華文明的重要發(fā)祥地,擁有“吳文化”“金陵文化”“淮揚(yáng)文化”“楚漢文化”等多元文化及地域特征,共擁有13座國(guó)家歷史文化名城。江蘇跨江濱海,湖泊眾多,地勢(shì)平坦,地貌由平原、水域、低山丘陵構(gòu)成;東臨黃海,地跨長(zhǎng)江、淮河兩大水系。江蘇地理上跨越南北,氣候、植被同時(shí)具有南方和北方的特征。
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