基于机器指纹和运行大数据的
工业设备预测性维护和智能运维
项目介绍 近年来，预测性维护这一概念被频频提及，工业互联网时代工业制造设备变得更加高效与智能，但却给设备本身的维护工作带来不小的挑战，而维护不善的后果轻则影响工厂生产效率，重则造成巨大的损失。 本项目是基于机器指纹的多维信息融合工业设备健康画像和预测性维护系统，应用场景涵盖电力、煤矿、石化等众多领域，现已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、京能集团等大型企业投入应用。总体方案重点针对传统振动监测系统难以在设备故障早期阶段给出准确预测的痛点问题，采用基于机器指纹的多维信息融合低资源时间序列深度学习建模技术，将设备当前故障与其早期细微特征的改变关联起来，通过设备健康画像方式，综合利用大数据技术和知识图谱技术，建立面向不同领域重要机电物资设备的机器指纹特征图谱库，构建智慧工业企业从设备感知层到分析决策层的完整闭环系统，为企业高效运行和智能运维提供技术支撑，促进企业降本增效、提质升级。
0 1本项目方案全部自主研发，传感器硬件具有高集成度、高可靠性、高定制化，技术成本经济可控。软件模块化、服务化，实现各类工业设备管理应用快速开发。功能包括异常报警、故障诊断、健康画像、智能运维等。
故障监测和智能运行大屏 技术创新? 智能多维传感器硬件终端
本项目方案融合人工智能、传统信号处理和物理机理建模方法，采用智能多维传感器硬件终端，通过声音、振动、温度及其他运行工况数据进行多维信息建模，更全面准确地表现工业设备整体和重要部件的健康状况 。
? 主动视觉多光谱成像工业照相机智能终端
1、 片上智能： 成像智能化，相机全自主控制，可以根据周围环境感知控制曝光参数；主动识别预定目标，针对目标进行专门优化，进行图像质量的反馈调节，获取目标细节特征。
2、 多光谱成像： 不仅采集可见光，同时加入近红外、远红外光谱，提高动态范围、增加视觉信息量。
3、 夜晚&透雾： 夜晚成像，可以在看到颜色的同时看到细节；透雾能力强，成像细节更丰富。
0 3核心技术
研发的多维信号融合边缘计算智能终端、机器指纹细微特征提取技术、低资源非协作人工智能算法，均具备完全独立自主知识产权。
方案价值 1智能运维
预测性维护
实时连续状态监测
对故障超早期识别
对亚健康态势预警
2绿色减碳
运行能效优化
设备健康度与能耗
能效评价工况寻优
平稳运行节能减排
3数字工厂
运维管理驾驶舱
全方位展示设备实况
直观的数字孪生模式
可视化运维决策支持
4提质降本
增效益降成本
延长平均无故障运行时间
实现状态检修，降低频度
缩短检修时长，节约成本
应用案例 大型水力发电机组 风力发电机组 火力发电设备 电网设备 智慧矿山 智慧城市——管道泄漏智能监测该项目已在北京、河北、四川、陕西、黑龙江、云南等省市落地，覆盖水电、风电、火电、配电、煤矿、管网等行业，目前已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、中国煤科、京能集团等头部企业的大型、核心、复杂装备上投入应用，开辟了一个全新的产业赛道。
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