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工業(yè)企業(yè)在設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等問題，企業(yè)的任意設備發(fā)生故障都有可能引起整個系統(tǒng)的癱瘓，因此，如何識別設備早期故障隱患，將“被動應對”提升為“主動干預”成為企業(yè)目前必須要解決的問題。

針對工業(yè)設備狀態(tài)監(jiān)控管理中存在諸多問題，云酷科技提出以信息技術賦能傳統(tǒng)管理業(yè)務的管理思路?；谖锫?lián)網(wǎng)技術，通過音頻傳感器實現(xiàn)設備音頻數(shù)據(jù)的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數(shù)據(jù)關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。

設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)架構

設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)系統(tǒng)創(chuàng)新點

1. 利用物聯(lián)網(wǎng)技術進行設備狀態(tài)監(jiān)測

基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器的設備監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，提高設備運行的可靠性。

2. 利用聲音對設備故障告警和診斷

到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設備故障告警與診斷多數(shù)以振動監(jiān)測為主。本系統(tǒng)將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據(jù)，與振動監(jiān)測相比靈敏度更高，可遠程監(jiān)聽，適應性廣，作用更大。

3. 使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具

目前已有的設備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，適應性不強。本系統(tǒng)采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩(wěn)定運行。

設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能

1. 綜合展現(xiàn)

查看設備的實時指標信息、AI分析結果、音頻數(shù)據(jù)曲線等狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)。用戶在關注某一具體設備的同時，可以通過“設備整體監(jiān)測界面”查看本廠所有設備的相關信息。

2. 設備狀態(tài)診斷

系統(tǒng)會基于設備音頻數(shù)據(jù)、數(shù)值指標數(shù)據(jù)，基于后臺AI分析模型實時計算設備當前安全系數(shù)。當系統(tǒng)識別為設備狀態(tài)異常時，系統(tǒng)自動激活故障識別匹配算法，給出歷史故障的匹配結果。

3. 設備音頻分析

用于設備音頻監(jiān)控指標的實時監(jiān)聽、歷史對比、音頻可視化展現(xiàn)分析等業(yè)務。可將音頻解析為波形圖、頻譜圖、時譜圖等多種展現(xiàn)方式。方便用戶觀察聲音的峰值頻率、倍頻特征的關鍵指標。

4. 數(shù)值指標分析

數(shù)值指標指代來自于傳感器、或sis系統(tǒng)，直接或經(jīng)過本系統(tǒng)計算而得到的反應設備當前運行狀態(tài)的可被量化的指標，如來自于傳感器的溫度值、振動峰值、振動速度、振動加速度、音頻分貝數(shù)以及來自與SIS系統(tǒng)的電流、電壓等。

5. 設備視頻監(jiān)控界面

設備視頻監(jiān)控界面用于通過接口獲取電廠既有視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，并將與監(jiān)控設備相關的數(shù)據(jù)進行展現(xiàn)與分析。

6. 事件記錄頁面

設備事件記錄界面用于實現(xiàn)設備基本事件記錄的自動記錄與人工補充。自動記錄項目包括：設備起停、超限告警、人員進入視頻監(jiān)控區(qū)域等；人工記錄項目包括：設備起停、設備缺陷、注油維護、設備維修等等。

7. 設備運行報表

設備運行報表用于基于設備運行數(shù)據(jù)，自動生成各類統(tǒng)計報表。報表類型主要包括：設備運行日報表、設備運行月度報表以及用戶定制化報表等功能。設備運行日報、月報表模擬電廠既有巡檢記錄報表結構，自動生成在線巡檢記錄結果，并支持報表的在線查看與導出。