首頁 > 新聞中心 > 業(yè)務(wù)動態(tài) > 天津工廠創(chuàng)新管理:引入EOMS電氣設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)提升生產(chǎn)穩(wěn)定性 > 正文 |
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習歷史數(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)地學習,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)督學習算法,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)。
天津市,簡稱“津”,別稱津沽、津門,是中華人民共和國省級行政區(qū)、直轄市、國家中心城市、超大城市、首批沿海開放城市,全國先進制造研發(fā)基地、北方國際航運核心區(qū)、金融創(chuàng)新運營示范區(qū)、改革開放先行區(qū)。截至2022年,天津市共轄16個區(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,自古因漕運而興起,唐朝中葉以后成為南方糧、綢北運的水陸碼頭;金代在南北運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,按不變價格計算,比上年增長4.3%。分產(chǎn)業(yè)看,第一產(chǎn)業(yè)增加值268.53億元,增長1.2%;第二產(chǎn)業(yè)增加值5982.62億元,增長3.2%;第三產(chǎn)業(yè)增加值10486.15億元,增長4.9%。