电气设备预测性维护技术研究

预测性维护是基于对设备运行状况的监控与故障诊断,进行预防维护,保证电气设备及制造单位的可用性的先进维护策略。本课题以电气设备的状态监测与预报维护为研究对象,从电气设备的失效机理与监测手段入手,对电气设备的保护、状态监测和故障诊断等现状以及存在的问题进行了深入的研究,并结合电气设备的状态监测与预测维护平台的研究,打开了电气设备状态监控与预测维护的新思路,解决了传统的电气设备维护中存在的一些问题,为传统的重要电气设备维护提供了借鉴意义。

一种关联驱动的服务事件动态路由算法及其在工业设备预测性维护中的应用

预测性设备维护是在故障发生前主动进行设备维修,尽可能减少设备故障带来的损失.故障通常是由微小的异常沿着异常和故障之间的事件关联逐步传播演化所导致.由于事件关联的复杂多变,相同异常可能通过事件关联进行传播而形成不同的故障.针对这一问题,本文沿袭前期工作,将事件关联封装为服务超链,提出了一种基于服务超链的启发式事件传播方法,并通过实验来验证提出方法在电厂的预测性设备维护方面的有效性.

污水处理厂关键设备预测性维护系统的开发及应用

现阶段污水处理厂主要通过人工来巡检设备运行状态,当设备出现故障时,工作人员无法第一时间了解情况,给厂里带来一定的经济损失。为解决此问题,设计、开发了污水处理厂关键设备预测性维护系统。该系统在线采集轴承座振动信号,并计算出设备振动速度。当振动速度超过振动标准时,系统采用快速傅里叶变换和包络分析方法,分析出设备故障类型。系统应用在污水处理厂鼓风机和离心机上,能有效预测出设备潜在故障,为污水处理厂的智能管理提供参考。

基于数字孪生技术的钢铁企业设备智能运维系统

围绕钢铁企业设备管理工作,阐述了设备管理的难题,探讨了实现管理技术突破的措施,详述了数字孪生技术用于预测性维护的技术手段,分析了实施设备智能运维系统后取得的效果,为同行业提供参考。