机械设备集群大数据系统研究与应用

对设备进行连续的数据采集与储存的基础上,获得反映设备状态的数据,系统通过对获得的大数据进行处理以及研究,从而对设备的健康状态进行一个合理的评估。为了有效地监测机组异常变化以及进行机组状态评估,必须选取合理的特征参量,并对这些参量进行监控。通过结合自动设置报警门限以及与特征参量门限值相关联的报警策略,实现了系统对机组的运行状态监测、异常识别、状态评估,甚至是故障部位识别,建立智能诊断系统。