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      衡水電器零件加工廠采用EOMS電氣設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng):實現(xiàn)智能制造與設(shè)備管理升級
      發(fā)布時間:2024-05-28 15:08:36 來源:

        EOMS設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備維保記錄、運行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設(shè)備運行數(shù)據(jù)、設(shè)備維保記錄、在線監(jiān)測系統(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)備和平臺進行關(guān)聯(lián),生成工作人員需要的報表內(nèi)容,并從電氣設(shè)備管理、數(shù)據(jù)標準化服務(wù)、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設(shè)備標準化、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的設(shè)備實時健康評估狀態(tài),便于全面掌握準確的設(shè)備狀態(tài)進行預(yù)測和總體分析。

        進行多元線性回歸算法分析,對偏移量和權(quán)重量進行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計算,獲取設(shè)備監(jiān)測端的評估分數(shù),為設(shè)備運維提供數(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)進行電氣設(shè)備健康評估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù),預(yù)測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),并通過反饋機制不斷地優(yōu)化預(yù)測模型,提高預(yù)測準確率。

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

        支持向量機是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,可以用于電氣設(shè)備的分類和預(yù)測。通過支持向量機的分類和預(yù)測模型,可以對電氣設(shè)備的健康狀況進行評估。

        3、決策樹(Decision Tree):

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

        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)備健康評估方法

        1、狀態(tài)監(jiān)測:

        利用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對設(shè)備進行狀態(tài)監(jiān)測,比如溫度、振動、電流等參數(shù)的監(jiān)測。

        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、維修時間、維修人員等信息。

        3、可用性評估:

        評估設(shè)備的可用性,包括故障率、平均故障時間、平均修復(fù)時間、平均無故障時間等指標。

        4、操作記錄:

        記錄設(shè)備的操作情況和操作歷史,包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。

        5、檢查和測試:

        對設(shè)備進行定期檢查和測試,以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。

        6、預(yù)防性維護:

        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,對設(shè)備進行預(yù)防性維護,以最大限度地保障設(shè)備的穩(wěn)定運行。

        通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估,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)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型,后續(xù)實時數(shù)據(jù)進入模型中經(jīng)過運算判斷設(shè)備健康狀態(tài)情況,以及設(shè)備健康狀態(tài)趨勢預(yù)測,為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)。

        衡水市所轄冀州為九州之首。河北省稱冀,也緣于此,涌現(xiàn)出了董仲舒、孔穎達、高適、孫犁等知名人物。衡水市地處河北沖積平原,地勢自西南向東北緩慢傾斜,海拔高度12-30米。屬大陸季風(fēng)氣候區(qū),為溫暖半干旱型。

        衡水市是京津重要的農(nóng)副產(chǎn)品加工供應(yīng)基地,先后獲得國家節(jié)水型城市、河北省優(yōu)先發(fā)展公共交通示范城市等榮譽稱號。2023年,衡水市實現(xiàn)生產(chǎn)總值1888.1億元。

       


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