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扬州泵机监控系统 客户至上 苏州市清泽环境技术供应

信息介绍 / Information introduction

1) 泵机:泵机上我们提供的人工智能故障分析算法可以准确分析出当前异常是由哪一类故障所引起的。我们提供的故障分析内容有:温度异常、泵机轴磨损、泵机叶轮腐蚀及磨损、动平衡异常(不对中)、设备紧固件松动,扬州泵机监控系统、泵机气蚀以及其他(对泵机而言为小概率及小风险故障的笼统归类)等,扬州泵机监控系统,基本涵盖泵机生产运行当中常见的、高风险的故障种类,扬州泵机监控系统,并会提供与故障匹配的数据分析图谱作为依据来辅助人员现场快速定位及确认。

2) 风机:目前我们的人工智能故障分析算法主要针对泵机进行了优化,针对风机的故障分析,需要进一步采集风机故障数据,对故障分析算法模型进行训练。

我们采用了基于人工智能故障分析算法,后续会通过采集更多具体故障类型的泵机数据,对算法模型进行训练,并通过云平台的模型版本更新,来支持更多的故障类型分析。 依托于启停分析、异常检测、故障识别智能算法,结合业务**知识库,对工况及其维修综合评分。扬州泵机监控系统

泵机运转异常检测:

在启停机分析算法判定泵机处在运行状态后,云端平台会启动异常检测算法,再将结果发送到APP进行展示,如有异常还会进行报警推送。

异常检测算法采用卷积神经网络算法加长短时记忆神经网络算法联立建模的方式来运作。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建,可以进行监督学习和非监督学习,其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习,有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。卷积神经网络在这里的主要作用是进行振动信号的特征提取,仿照人眼的观察方式尽可能地发现正常与异常之间的细微差别并进行锁定,抛除区分不明显的信息 扬州泵机监控系统苏州泵机监控 诚信服务 苏州市清泽环境技术供应。

Mini-MAPE也可以设置为禁用设备和声音上对温度或水入侵警报。泄漏(Leakage)保护:在潜水保护器油室内置入水份检测电极,在油室中如果出现有水份超限时电极出现信号跳变,保护器能检测到此信号的变化,而以故障指示或禁用设备。绕组(WinDingtemp)保护:在潜水搅拌器三相电机绕组每相上安装温度检测传感器,在任一相绕组出现温度不正常上升时,保护器能检测到此信号的变化,而以故障指示或禁用设备。(三)主要性能传感器供电:传感器DC24V低压供电。供电电源变压器隔离。信号输入:泄漏信号(SSinput):油室泄漏保护。绕组超温信号(TPinput):PTC传感器或热敏开关。输入回差控制:±2%。信号输入:DC24V开关量信号输入,或电阻、电流信号输入。信号响应速度:10mS。信号输出:继电器输出触点容量:5A/250VAC或5A/30VDC;超温故障输出(TPoutput):继电器常开输出;泄漏故障输出(SSoutput):继电器常开。Mini-MAPE保护控制器:输入电压:AC220V,50~60Hz,额定功耗小于5W。环境温度:-20℃~75℃。环境湿度:90%以下(无水珠凝结)。外形尺寸:48*80*120,重量:。安装方式:DIN35导轨安装。

泵是输送流体或使流体增压的机械。它将原动机的机械能或其他外部能量传送给液体,使液体能量增加。泵主要用来输送水、油、酸碱液、乳化液、悬乳液和液态金属等液体,也可输送液、气混合物及含悬浮固体物的液体。泵通常可按工作原理分为容积式泵、动力式泵和其他类型泵三类。除按工作原理分类外,还可按其他方法分类和命名。如,按驱动方法可分为电动泵和水轮泵等;按结构可分为单级泵和多级泵;按用途可分为锅炉给水泵和计量泵等;按输送液体的性质可分为水泵、油泵和泥浆泵等。按照有无轴结构,可分直线泵,和传统泵。水泵只能输送以流体为介质的物流,不能输送固体。支持设备的历史数据查询,定量历史数据查询。

人工巡检目前存在很多成本过高人力浪费的问题,例如:泵机间隔距离过长,人员巡检耗时过大;风机过高,巡检风险高且难操作等等。我们的产品采用先进的大数据人工智能算法进行设备当前工作状态的判定,并通过边缘计算和云计算结合的方式多重保障结果的准确性。

具体工作流程为:1)

当振动及其他数据被采集时,部署在智能振动温度传感器和智能无线网关上的运算芯片会实时的启动边缘计算模式并调用边缘端的异常检测算法,在传感器本地就计算出了当前状态的初步结果。 把设备、产线、企业、行业数字孪生体的层次化构建夯实基础,助力工业企业智能化升级。苏州产品泵机监控

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工况原因分析共依靠两个机制进行运行,一是卷积神经网络特征的整合。卷积神经网络为了将异常和故障种类更好的区别开,将原始数据拆解到超过物理意义可以解释的程度,比频谱分析特征、包络谱分析特征甚至小波分析特征都细致的多,成为完全数学意义上的特征数值,这样的特征对于生产人员和维修人员来说没有任何理解上的价值,所以在做工况原因分析时,会将卷积神经网络提出的特征进行向上还原,直到还原到有近似物理意义的程度,比如某倍频点上的能量,某频段间的信息熵等等。



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