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預測性維護

基于人工智能,從實時運行數據中發現異常,根據歷史運行狀態構建設備健康模型,預測設備剩余壽命,避免非計劃停機。

寄云為大型裝備提供了包括振動分析、故障診斷和預測、設備健康檔案以及數字孿生在內完整的
預測性維護解決方案
振動監測與診斷解決方案

通過振動傳感器的數據采集和分析,基于大型動設備的故障特征庫,構建關鍵子系統的故障預測和診斷能力。

數據采集

振動傳感器的高頻實時采集。

振動分析

時域分析、頻譜分析、包絡分析、趨勢分析等實時振動分析。

故障庫

支持包括軸承、電機等設備的常見故障庫。

智能診斷

基于人工智能,對故障樣本進行訓練分析,實現自動診斷,并支持對故障庫進行持續優化。

實時狀態監測和維護解決方案

采集多個子系統的實時數據,實現實時狀態監測,提供基于規則和模型的告警,對故障進行基于FMEA故障庫的統一管理,實現基于規則的維護策略。

實時監測

支持設備各種實時指標儀表盤的展示。

智能告警

支持單參數、多參數、基于模型的告警。

告警管理

支持對告警事件進行統一的匯總和挖掘。

設備管理

支持設備的全生命周期的監視和事件匯總分析。

維護策略

實現基于時間、告警或者故障的維護策略,推送至現場運維人員。

故障診斷

基于FMEA故障庫,為現場運維人員提供精準的故障診斷依據和處理建議。

故障管理

提供完整的故障上報、故障確認、保存特征庫的過程,并支持對故障特征進行檢索。

歷史數據查詢

支持對不同子系統歷史數據的對比查詢。

預測性維護平臺解決方案

構建完整的數字孿生以及關鍵子系統的健康檔案,開發、訓練故障特征庫,實現精準的壽命預測和備品備件管理。

數字孿生

構建3D可視化模型,實現同實時數據、預測數據的無縫對接和展示。

設備健康檔案

通過模型開發構建關鍵設備的實時健康檔案。

壽命預測

根據維護記錄、設備實時數據,構建剩余壽命預測RUL模型,實現精準的壽命預測。

性能預測

構建關鍵指標的趨勢預測和預警。

建模分析

支持直接提取設備實時數據、維護記錄、日志數據,通過快速建模工具,對設備的可靠性進行診斷、評估和預測。

備品備件管理

根據剩余壽命,支持發送提示信息,實現精準的備品備件優化。

案例
中石油寶石機預測性維修項目
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