医疗设备预知性维护技术的探究与实践

目的探索建立适用于医院医疗设备的一种预知性维护和保养技术。方法参考工业设备预知性维护和管理模型,提出医疗设备预防性维护这一概念,并对实施预知性维护的切入点和步骤进行了阐述,然后针对Minitrace型回旋加速器开展预知性维护和保养工作。结果通过预知性维护的实施和备件库的建立,设备的故障次数呈逐年下降趋势,设备的停机时间得以缩短,给患者的诊疗提供了充分保障,为医院带来了很好的社会效益。结论医疗设备的预知性维护优于既定模式下的预防性保养,其具有实际的可操作性,能够在大部分医疗设备的维护工作中进行推广。

关于电力电缆预知性维护技术在高速公路隧道的应用

随着我国高速公路的建设发展,高速公路中、长、特长隧道的数量越来越多,这意味着隧道内电力电缆数量、长度的不断增加。由于隧道内电力电缆的敷设环境比较恶劣,面临的鼠害问题也相较突出,致使电力电缆故障问题频繁发生。而电缆故障在查找方面又存在着一系列的制约因素,进而不仅浪费了资源,也使供电质量无法得到有效的保障。在高速公路隧道中,电力电缆一旦发生故障将影响隧道内的照明、通风、消防等设施的正常使用,容易诱发交通事故,影响车辆通行。因此,随时掌握隧道内电力电缆的运行状态,在故障发生前预知并及时有效的解决,才能全方位的消除安全隐患。在隧道日常维护中,应用电力电缆预知性维护技术将有效的解决这一问题。该文首先阐述了电力电缆预知性维护技术的概念与作用,其次分析了电力电缆可预知性维护技术在高速公路隧道中的具体应用,最后为如何实现电力电缆故障诊断平台的设计提出对策,以供参考。

基于设备预诊断的单机预知性维护模型研究

随着企业对设备维护管理的逐步重视,不少学者研究了各类维护模型以满足企业需求。然而,这些模型大多未考虑设备自身衰退特性,易忽略其可靠性能。因此,提出一类基于设备预诊断信息的预知性维护模型,在最小化长期平均总成本的目标下,为企业提供最佳的设备维护阈值和维护周期次数。研究结果表明:该设备预知性维护模型是合理有效的,较好地描述了设备衰退过程,有助于企业减少成本并为维护计划提前做好准备以实现备件零库存目标。

SAMS系统在仪控设备智能运维的应用

针对仪控设备维修不足和故障率高等问题,某炼化公司引入一种新型的智能设备管理系统——SAMS系统。该系统依托仪控设备的智能诊断、系统集成等技术,拓展了仪控设备的预知性维护的应用范围,推进运维模式由事后维护向主动性维修转变,从而提高运维效率。介绍了一种基于FDT技术的SAMS,展示了通过SAMS对仪控设备进行实时监测的功能,并介绍了利用ValveLink软件对调节阀进行高级诊断的实际应用。应用效果表明,SAMS既可提高设备利用率,又可降低设备维护成本,同时减少设备故障,实现工厂的降本提效。

油液分析技术及其在现代造纸机械故障诊断中的应用

介绍了国内外油液分析技术研究与应用进展,对比分析了几种油液分析方法,进一步提出将油液分析技术应用到现代造纸机械日常在线维护、状态监测与故障诊断中的必要性、潜在价值、基本思路和前景,以促进我国造纸工业加快适应和提高应用现代化装备的技术水平。

矿用主扇风机远程健康诊断系统的监测子站研究

为解决目前矿用主扇风机在线监测系统存在的振动信号不准确以及设备故障原因识别困难等问题,提出了由风机监测子站、矿区监测分站以及远程预知维护中心组成的矿用主扇风机远程健康系统,介绍了主扇风机监测子站的设计及实现,包括子站的功能模块结构、监测参数和硬件选型,并分析了软件多线程设计流程和远程通讯功能实现的步骤。现场应用表明,监测子站为矿用主扇风机实现远程预知性维护提供了全面和准确的数据支持,从而提高了风机状态诊断结果的精确性。

基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识

为“挖掘”输油泵机组风险根源,降低设备预知性维护难度,结合输油泵多准则风险评价,提出1种基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识方法,运用等级全息建模方法将输油泵系统分解为泵体结构、管理因素、环境因素、操作因素、技术因素、运行因素、设备安装7个子系统进行定性和定量分析。结果表明:相比危险与可操作性分析(HAZOP)、事故树分析(FTA)等传统风险辨识方法,等级全息建模(HHM)对轴承等关键部件以及压力等运行参数的监测更为深入,能够有效辨识输油泵机组高风险情景,提升输油泵的风险辨识效率。

深度学习算法在工业设备故障诊断应用研究

故障诊断分类技术在工业上已经被广泛的使用,在工业设备维护起到了关键性作用,但是自动故障诊断分类技术目前还存在不足,要求精确地对设备机械进行自动诊断,准确地分析出设备故障产生的原因,从而确定故障发生的部位。针对工业上旋转机械设备的特殊性和复杂性,引入了深度学习算法来提高设备故障分类的准确率。首先对旋转机械设备建立数据集,通过深度学习算法对数据进行特征提取,由多个网络层迭代学习设备故障特征,最终优化深度学习算法模型输出不同设备故障类型,提高系统分类的准确率。本文还对故障诊断分类等技术进行总结与分析,然后重点分析了深度学习故障诊断技术在工业上机械旋转类的应用;最后提出了现有深度学习故障诊断分类技术研发方法的不足,希望深度学习领域在故障诊断技术有很好的发展。

炼化装置提高自控率和消减报警信息的措施及其应用

采用DCS进行炼化生产装置自控率和报警信息的实时统计分析,可发现设备隐患、预防生产事故并实现对生产过程的关键绩效指标考核(KPI)管理,同时保证装置生产的平稳率,提高设备管理水平,预知设备隐患,提前做好维护计划,规范操作人员的操作行为,解决现代炼化装置面临的操作和维护人员数量少、经验不足的难题,使装置在安全状态下长周期稳定运行。

浅析工业互联网在水泥装备行业的应用

作为数字化浪潮下新一代信息技术与工业经济深度融合的产物,工业互联网在多行业取得积极进展,但其在水泥装备行业的应用目前仍处于起步阶段。本文结合我国水泥装备行业的现状,分析工业互联网平台的架构组成,并进一步阐述了工业互联网在智能生产管理、智能装备研发、智能设备管理与预知性维护等水泥装备行业的典型应用场景,以期为水泥装备行业的工业互联网应用探索提供启发。

海洋石油平台注水泵在线监测与故障智能诊断技术应用

随着物联网、大数据等先进技术不断发展,依托复合电缆的敷设及手机信号网络基站的架设,为海上石油平台带来了高速带宽,这些技术在海洋石油行业领域也得到推广应用,使海上平台设备预知性维护逐渐从概念变为现实。该技术可以对各类设备进行实时监测和大数据分析,提前判断设备故障,继而远程服务,提前排查故障隐患,从而使设备维护变得更智能,运营更可靠。某海洋石油平台应用的注水泵在线监测与故障智能诊断系统,主要针对油田生产关键设备的智能运维,重点解决现有设备管理模式中设备故障发现不及时问题,避免造成大量原油损失。同时基于设备的在线监测,运用大数据技术实现设备故障智能诊断,完成设备维护方式从预防性维修向预知性转变,优化设备管理模式,对建设海洋石油数字化油田及智能化平台具有重要意义。

浅谈企业设备管理

设备管理是企业管理的一个重要组成部分,是公司实现经营目标,制造出更具有竞争价值商品并及时交付给顾客的物质保证基础。更好地使用、维护、修理、保养好设备,在现代企业管理中显得尤为重要。通过选择,维护优良而又经济的设备,能保证生产的顺利进行,提高工作效率,降低劳动强度,使产品质量提高,成本降低,用户需求得以实现,从而使企业管理获得最高的综合经济效益。然而在企业实际生产管理过程中,从设备的购置、验证、维护保养、维修、报废中处处充斥着各种矛盾,本文就设备的日常管理进行讨论。

发电机组在线监测智能诊断系统在梯级流域运行管理的应用

梯级流域运行管理系统是实现水利发电设备状态监测、趋势分析、运行诊断和实现预知性维护的重要管理平台,其中,发电机组在线状态监测是发电设备实施预知性维护管理的重要基石。实际应用情况表明,发电机组在线状态监测已经逐步成为各电厂设备维护、故障诊断、趋势分析等核心生产技术管理的重要依据,为电厂安全生产预知性维护提供了强有力的技术支持。

高海拔灯泡贯流式机组局放在线监测智能诊断系统探索

通过对位于海拔3061.5 m(电站发电机层地面高程)的国电西藏多布水电站2台灯泡贯流式发电机组定子绕组局部放电状态的研究,探索出能在此类高海拔地区空气稀薄情况下对灯泡贯流式机组进行局放在线智能诊断的系统,解决了类似气候条件下局放监测的灵敏性和准确性问题,此方法符合对此类工业设备进行预知性维护的大趋势。