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電力設備預測性維護

  預測性維護是電力行業(yè)不可或缺的一部分，有助于提高生產(chǎn)力并降低成本。 根據(jù) Hartford Steam Boiler Insurance Company 調查顯示，預計企業(yè)每年因配電系統(tǒng)引起的業(yè)務中斷至少有六個小時。 電氣和電子工程師協(xié)會 (IEEE) 的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，有效的電力設備維護計劃可以將此類斷電的風險降低多達 66%。預測性維護工具檢查操作設備的狀況并幫助預測其維護需求，有助于獲得設備最佳性能并避免設備故障。在競爭力日漸增加的今天，電力企業(yè)需要處理監(jiān)控和維護資產(chǎn)的關鍵任務，同時提高效率和可靠性水平。 通過使用預測性維護技術，電力企業(yè)可以檢測健康狀態(tài)不佳的設備，并讓操作人員了解故障發(fā)生原因，并據(jù)給出相應的維修建議。

  上海輝度/上海輝泰Witium，依托專注于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+人工智能(工業(yè)AIoT)領域，十年深耕技術、服務全球客戶的沉淀，成功研發(fā)出基于機理及大數(shù)據(jù)數(shù)理模型的設備預測性維護解決方案 -- WitExpert。WitExpert的系統(tǒng)架構大致如下。常見的旋轉機械包括電機、減速機、空壓機、水泵、風機等等，通過在靠近設備振動源的位置安裝溫振傳感器的方式，采集設備的振動與溫度數(shù)據(jù)，將特征值數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿覀兊倪吘売嬎憔W(wǎng)關，再通過網(wǎng)關把數(shù)據(jù)上傳至我們的WitCloud平臺，用戶就可以通過Web端與App端看到設備的故障預測及相關健康信息。

  通過對數(shù)據(jù)的采集與數(shù)理加機理的算法模型診斷，WitExpert能幫助用戶實現(xiàn)在設備正常運行條件下進行評估，收集用于預測評估的趨勢數(shù)據(jù)，在重大問題發(fā)生之前識別問題。WitExpert支持遠程，全方位、多維度實時監(jiān)控旋轉設備關鍵運行參數(shù)，結合設備狀態(tài)發(fā)展趨勢提供設備故障預測及風險狀況提前預警;利用人工智能與數(shù)據(jù)分析技術進行故障類別、部位及原因精準分析，并自動生成設備健康體檢與智能維護方案;針對單個及多個設備確立實時與累計健康狀況指標，確定在維護中斷期間要優(yōu)先考慮的設備，提供允許延長計劃中斷之間時間的數(shù)據(jù)，允許用戶針對最關鍵的維護需求改進預算分配;多維度對比展示設備健康狀態(tài)畫像并實現(xiàn)設備剩余壽命預測，進行全壽命周期的健康管理。此外，預測性維護服務可以比離線服務更頻繁地執(zhí)行，從而降低事故和系統(tǒng)相關中斷的風險，提高員工和公共安全，提高安心度并防止可能影響工廠聲譽和運營信譽的問題。