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解決方案

重型機械—設備健康監測系統


 

現狀和問題:

國際上,大型冶金機械和電氣裝備制造商,如SMS、VAI、三菱、Siemens、ABB、東芝等都有完備的設備遠程信息檢測和故障診斷系統,設備運行狀態和故障信息通過網絡傳遞到遠程的制造商設備監測中心,對設備狀態實施在線監測。另外,監測中心將裝備信息與工藝緊密結合,對設備故障進行精密分析和診斷,為設備健康維護提供了良好平臺,提升了設備的現代化管理水平,有利于充分挖掘設備潛力,延長設備使用期限。而國內引進裝備信息與工藝結合應用不夠充分,缺少數字化仿真和模型化設計(MBD)的配合。很多設備運營商即使有PLMPDM等系統,但缺少將設備群大量數據積累、整合、利用的能力,對設備狀態的預判力不足。不能完全做到在線實時監測預警。

解決方案

    設備健康監測智能決策系統包括模擬仿真和大數據可靠性雙預測數字平臺(如圖所示)。該雙平臺是與真實機器結合的數字化平臺,并在云平臺上運行,結合數據驅動的分析算法和其他物理量,來模擬健康狀態,預測使用壽命和故障。此系統首先從早期設計階段即建立起一個數字圖像,同時在設計階段,系統信息和物理量就被輸入進去,如此,模擬模型被建立起來,這將為未來的分析做堅實的工具基礎。初始量可以由統計產生,也可以從測試或者使用數據的制造工藝過程中得到。模擬模型可以被看作是一個真實機械設備的鏡像,或者虛擬傳感器,能夠不斷地記錄在之后的使用過程中的各種機械狀態。最終,它將同PLM、ERP等生產數據管理軟件結合,聯同云計算技術和可靠性算法,這樣的模型可使管理者在有限的數據和惡劣的設備使用環境中,隨時知道機械的物理狀態,預測設備使用壽命和故障,更好的制定維修保養計劃。振華港機希望提高自身維保技術服務能力,提高維保業務效益和利潤率,期望未來設備維保成為新的利潤增長點。

通過運用先進的檢測技術,實時檢測起重機狀態,通過對岸吊機房內小車及提升機構的電機、齒輪箱、卷筒的裝填,對鋼絲繩磨損監測實現小車狀態受控, 對起重機鹽霧度、水分等通過傳感器進行檢測,對岸吊小車車輪的狀態進行振動監測,采用大數據傳輸處理分析技術,分析起重機的金屬結構,可以科學準確地評估預測起重機的剩余疲勞壽命,尤其是大型起重機的剩余壽命。提前預知岸橋故障隱患、判斷故障嚴重程度,精確定位故障部位,避免飛機劃停機,同時為維護提供決策支持。進行有針對性的預防,防止傷亡事故的發生,減少經濟損失。此外,通過整合設備管理規章制度和業務流程,緊密結合狀態監測、維修、使用和環境等信息,對涉及設備健康的因素進行全面過程控制,對維修活動進行計劃和優化。

系統架構組成包括如下幾部分:

(1) 監測信號采集處理系統

   (2) 性能退化模型

   (3) 壽命預測:

   (4) 故障預警

   (5) 性能評價智能子模型分析及設備壽命預測

   (6) 維修專家系統

   (7) 數值仿真系統

   (8) 數據利用服務:健康相關的工業數據集中存儲,并按照利用模型以多維方式進行清洗和處理,以供應數據利用。

 (9) 管理決策服務


 

 

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