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業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)
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天津工廠創(chuàng)新管理:引入EOMS電氣設(shè)備健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提升生產(chǎn)穩(wěn)定性
發(fā)布時(shí)間:2024-05-13 15:52:11 來源:

  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?梢暬绞饺嬲故靖髌脚_(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。

  內(nèi)嵌算法

  1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network):

  利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電氣設(shè)備健康評(píng)估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)未來可能的故障情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí),并通過反饋機(jī)制不斷地優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

  2、支持向量機(jī)(Support Vector Machine):

  支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,可以用于電氣設(shè)備的分類和預(yù)測(cè)。通過支持向量機(jī)的分類和預(yù)測(cè)模型,可以對(duì)電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評(píng)估。

  3、決策樹(Decision Tree):

  決策樹是一種預(yù)測(cè)模型,可以用于電氣設(shè)備的健康評(píng)估和故障診斷。通過決策樹的分類和預(yù)測(cè)模型,可以對(duì)電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評(píng)估,并預(yù)測(cè)可能的故障情況。

  4、遺傳算法(Genetic Algorithm):

  遺傳算法是一種優(yōu)化算法,可以用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整。通過遺傳算法的優(yōu)化模型,可以優(yōu)化電氣設(shè)備的工作效率和壽命,從而提高其健康狀況和性能。

  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)。

  天津市,簡(jiǎn)稱“津”,別稱津沽、津門,是中華人民共和國省級(jí)行政區(qū)、直轄市、國家中心城市、超大城市、首批沿海開放城市,全國先進(jìn)制造研發(fā)基地、北方國際航運(yùn)核心區(qū)、金融創(chuàng)新運(yùn)營示范區(qū)、改革開放先行區(qū)。截至2022年,天津市共轄16個(gè)區(qū),總面積11966.45平方千米,常住人口1363萬人。

  天津市是國家歷史文化名城,自古因漕運(yùn)而興起,唐朝中葉以后成為南方糧、綢北運(yùn)的水陸碼頭;金代在南北運(yùn)河與海河交匯的三岔河口一帶設(shè)直沽寨,為天津最早的建置;元朝設(shè)“海津鎮(zhèn)”,是軍事重鎮(zhèn)和漕糧轉(zhuǎn)運(yùn)中心;明永樂二年(1404年)正式筑城,是中國古代唯一有確切建城時(shí)間記錄的城市。

  2023年,天津市地區(qū)生產(chǎn)總值為16737.30億元,按不變價(jià)格計(jì)算,比上年增長(zhǎng)4.3%。分產(chǎn)業(yè)看,第一產(chǎn)業(yè)增加值268.53億元,增長(zhǎng)1.2%;第二產(chǎn)業(yè)增加值5982.62億元,增長(zhǎng)3.2%;第三產(chǎn)業(yè)增加值10486.15億元,增長(zhǎng)4.9%。

 


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