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      3. 基于聲學的設備智能監測解決方案

        背景分析

        Background analysis

        電力行業作為設備密集型企業,具有設備數量多,耦合性強等特點。在傳統的設備管理體系下,對各類設備缺乏有效的監測手段,而突發故障會嚴重影響電廠的經濟效益和安全生產。因此如何低成本、高效率的做到預知維修,把故障消滅在萌芽狀態,實現設備狀態的持續監控與故障預警成為保障電廠安全生產的重要環節。
        人員層面

        設備多、人員少、強度大,對人員主觀能動性要求高。

        監測手段

        傳統檢測手段:測溫、測振單一,易誤檢,難發現早期故障。

        管理層面

        無法實現設備遠程監控。

        人員層面

        傳統檢測工具對人員專業度和經驗要求高。

        監測手段

        聽音方式易受噪音干擾,故障識別準確率低

        管理層面

        缺少設備狀態監控與故障分析及指導工具。

        解決之道

        The solution

        基于物聯網技術,通過聲音傳感器采集設備的聲音數據,利用信號分析及AI技術,從中提取聲音特征值,實現設備運行狀態監測和設備故障報警,使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態,保證設備安全穩定運行。
        設備運行監測系統

        系統功能

        System function

        綜合展現

        通過3D模式直觀展現設備遙測數據,包括無異常運行天數、異常未處理事件、月度告警及高發異常項。
        展現全廠所有設備的健康狀態,包括安全運行天數、設備告警信息及安全設備占比。

        設備監控

        遠程監控設備運行狀態,集中展現聲音、振動及溫度等遙測數據,對設備異常信息給予告警提示。

        運行參數監控

        對設備所關聯的運行參數進行集中展現,包括測點編碼、測點描述、關聯設備、測點值等信息。

        設備運行監測系統
        設備運行監測系統
        特征管理

        利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型,根據設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果,輔助巡檢人員進行故障處理。

        數據分析

        對單設備的遙測數據及多設備間的遙測數據進行對比分析,提供設備運行狀態數據參考。

        監測月報

        根據設備狀態數據以及傳感器告警數據,定期自動生成設備運行記錄及報告。