【预见未来故障】智能诊断技术：让设备预测性维护更精准、更高效
发布时间：2024-08-02
中云科技预测性维护，是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，根据故障诊断及状态预测得出的维修决策，提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。涵盖了数据采集、状态监测、智能诊断、故障预测、运维管理等设备运行维护的全过程。
其中智能诊断是其中承上启下的关键一环。
智能诊断核心技术
多种类算法模型部署
通过大数据分析和人工智能算法，对设备数据进行深度挖掘，找出设备的最优运行状态和性能，从而实现设备的优化和管理。
中云算法的整体框架如下所示：
近100种诊断算法模型，包括机理模型、AI模型、固定阈值模型、动态阈值模型以及趋势阈值模型等等，涵盖了90%以上的工业设备故障失效模型，包括故障频率、轴心轨迹、波形特征值、脉冲转速、功率谱等。
为了校准适配工业设备所使用的算法模型，中云科技不仅设置了大类模型，并且针对大类模型进行了细分类，例如故障大类模型轴承故障，故障小类有轴承不对中、轴承磨损以及轴承其他故障（内外圈、滚珠、保持架等）。
同理，AI模型也做了故障大类和故障小类的分类。
通过这些的信息，指定数据进入哪些模型，从而根据不同设备使用不同的模型，从分类角度上，大大提高了算法的准确率等指标。
诊断算法软件基于微服务架构，支持应用端集成，已与IEPlat设备智能运维平台完美契合。
多信息融合专家诊断
中云科技采用智能实时诊断、多信息融合专家诊断等关键技术，将传感器、历史数据、专家经验等多个信息进行多层次、多方面的处理，结合设备诊断知识库与专家诊断模型，以达到精确、全面、深入、及时的状态评估。
通过融合多种信息源，减少单一信息源的不确定性，即使部分信息源失效或数据异常，系统仍能通过其他信息源进行诊断，保证系统的稳定运行。
通过融合振动传感器、温度传感器、油液传感器等多种传感器的数据，结合专家系统和先进的信息融合技术，实现故障诊断的自动化和智能化，可以实现对机械设备故障的准确诊断。
管理平台智能诊断操作
1、通过算法配置 配置算法模型相关参数，支持测点级别参数调优，满足各类工况下的监测需求；
2、通过告警管理，获取AI算法识别到的告警，点击查看，可以跳转到对应测点，对应时间的波形，诊断分析师可以进行二次审核；
3、诊断完毕，及时出具诊断报告上传到系统，完成设备监测自动预警、故障分析诊断、状态记忆分析、维修策略自动生成等本地化功能。形成闭环。
设备预测性维护解决方案在多个行业均有广泛应用，包括但不限于食品加工、汽车制造、智慧水务、石油化工、钢铁冶金、水泥建材、煤炭矿山、轨道交通等流程制造业。
在这些行业中，中云科技对风机、泵机、电机、磨机、空压机、皮带机、破碎机、提升机等关键设备，形成了成熟的整体解决方案，为复杂设备的故障诊断提供了有力的支持！
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