設(shè)備健康管理與故障診斷系統(tǒng)
一、系統(tǒng)概述
通過對(duì)工業(yè)設(shè)備狀況實(shí)施周期性或持續(xù)監(jiān)測(cè)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型來分析評(píng)估設(shè)備健康狀況的一種方法，以便預(yù)測(cè)下一次故障發(fā)生的時(shí)間以及進(jìn)行維護(hù)的方法。
二、系統(tǒng)架構(gòu)
三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
感知平臺(tái) | 數(shù)據(jù)中心 | 診斷中心 | 決策中心 |
智能傳感器 數(shù)據(jù)采集 邊緣計(jì)算 本地服務(wù)
| 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)標(biāo)記 數(shù)據(jù)共享
| 專家系統(tǒng) 人工智能 遠(yuǎn)程診斷
| 運(yùn)行策略 保養(yǎng)方案 檢修方案 采購(gòu)計(jì)劃 對(duì)標(biāo)分析 |
解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下的設(shè)備分析數(shù)據(jù)的測(cè)量、預(yù)處理、通訊等數(shù)據(jù)接入問題
| 解決過程時(shí)序數(shù)據(jù)、運(yùn)維記錄數(shù)據(jù)、設(shè)備結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及振動(dòng)監(jiān)測(cè)等特殊格式的特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題 | 解決從測(cè)量數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)到設(shè)備健康評(píng)價(jià)指標(biāo)及故障模式識(shí)別的問題
| 解決從故障診斷結(jié)論到設(shè)備狀態(tài)異常消除的設(shè)備閉環(huán)管理問題
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四、系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)
集團(tuán)管控 目標(biāo) | 建設(shè)煤炭行業(yè)設(shè)備健康知識(shí)庫(kù) “標(biāo)準(zhǔn)化”“模型化”“智能化”專家服務(wù)推廣輸出 | ||||
礦山管控 目標(biāo) | 提升設(shè)備可用性， 減少停機(jī)損失 | 避免過修與欠修， 降低維修成本 | 避免過修與欠修 ，降低維修成本 | ||
設(shè)備 管控 目標(biāo) | 改變維修模式 | 主動(dòng)式”狀態(tài)監(jiān)測(cè) | 專業(yè)資源賦能增效 | 積累設(shè)備數(shù)據(jù)資產(chǎn) | |
狀態(tài)評(píng)價(jià) 故障診斷 故障預(yù)警 診斷報(bào)告 運(yùn)維建議 | 遠(yuǎn)程監(jiān)視 實(shí)時(shí)監(jiān)視 歷史回溯 劣化預(yù)警 故障分析 | 遠(yuǎn)程診斷 智能診斷（模型算法） 案例庫(kù) 故障庫(kù) 維護(hù)庫(kù) | 緩解PLC通訊壓力 提升礦側(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)性能 減輕集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載 數(shù)據(jù)可管可視可用
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五、系統(tǒng)技術(shù)保障
5.1算法模型數(shù)據(jù)庫(kù)
類型 | 設(shè)備 | 模型名稱 |
時(shí)序異常檢測(cè)模型 |
提升機(jī) | 主電機(jī)電流時(shí)序異常檢測(cè)模型 |
變頻器速度時(shí)序異常檢測(cè)模型 | ||
編碼器速度異常檢測(cè)模型 | ||
通風(fēng)機(jī) | A相線圈溫度時(shí)序異常檢測(cè)模型 | |
電機(jī)電流時(shí)序異常檢測(cè)模型 | ||
劣化預(yù)警預(yù)測(cè)模型 | 變壓器 | 變壓器劣化預(yù)警預(yù)測(cè)模型 |
皮帶機(jī) | 皮帶機(jī)劣化預(yù)警預(yù)測(cè)模型 | |
壓風(fēng)機(jī) | 壓風(fēng)機(jī)劣化預(yù)警預(yù)測(cè)模型 | |
運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 |
排水泵 | 定子溫度趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 |
電機(jī)前軸溫度趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 | ||
水泵后軸溫度趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 | ||
泵電流趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 |
5.2 系統(tǒng)診斷專家團(tuán)隊(duì)
序號(hào) | 專家類型 | 所屬專業(yè) | 專家人數(shù) | 提供的服務(wù) |
1 | 機(jī)理專家 | 轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械 | 15 | 煤礦提升機(jī)、電機(jī)、壓風(fēng)機(jī)、運(yùn)輸皮帶等動(dòng)力設(shè)備振動(dòng)分析、故障診斷與預(yù)測(cè)、維修指導(dǎo) |
2 | 電氣 | 8 | 變壓器、斷路器、高壓開關(guān)等電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷，電能質(zhì)量分析 | |
3 | 流體設(shè)備 | 10 | 風(fēng)機(jī)、水泵等設(shè)備性能計(jì)算、能耗指標(biāo)分析、故障診斷 | |
4 | 機(jī)理建模 | 8 | 建立煤礦設(shè)備機(jī)理模型，建立監(jiān)測(cè)、診斷分析指標(biāo)體系和專家診斷系統(tǒng) | |
5 | 大數(shù)據(jù)專家 | 大數(shù)據(jù) 挖掘 | 10 | 煤礦設(shè)備監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)挖掘、故障特征提取、相關(guān)分析、設(shè)備異常趨勢(shì)預(yù)測(cè) |
6 | 人工智能 | 5 | 深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)煤礦設(shè)備參數(shù)預(yù)測(cè)、殘差分析、故障預(yù)警及智能診斷 |
