煤炭行业设备智能监测和故障诊断

行业痛点

随着人工智能技术的不断进步、工业物联网的持续发展以及数据质量的逐步提升，旋转机械设备的预测性维护计划将在工业生产领域发挥更加重要的作用，成为企业提升生产效率、降低运维成本、增强市场竞争力的有力武器。

应用背景

智能监测和故障诊断设备彻底改变传统的设备维护模式，从被动的事后维修和定期维护转向主动的预防性维护和精准的故障预测，为工业生产的智能化、高效化发展注入源源不断的动力，引领我们迈向一个更加智能、可靠、安全的智能制造新时代。

应用方案

设备智能监测和故障诊断系统是以故障预警、预防为目标，提供运维计划保养的智能诊断管理平台，实现事后维修向预知性维护的转变，达到提高设备运行可靠性、延长设备检修周期、降低成本、提高潜在经济效益的目的。

内蒙古某洗煤厂

陕西榆林某选煤厂

山西某选煤厂

应用价值与系统架构

根据设备预测性维护的要求，对设备安装无线温振传感器，实时在线监测设备运行状态。温振数据基于智能边缘对多维数据进行整合，在平台软件实现数据展示和统计分析，通过智能预警应用，实现关键设备运行状态的异常监测和智能故障诊断分析。平台基于B/S架构，监控室人员或状态监测工程师利用web端即可实现对关键设备的状态监测、远程监视及数据分析。

· 通过对设备状态的判断和预测，避免设备故障引起的连锁反应，大幅降低安全事故风险。

· 科学预警，将事后抢修转变为预测性维修，降低计划外的损失，减少维修费用。

· 基于可靠、真实的设备运行数据，实现设备当前运行状态的判断和未来状态的预测,有效减少非计划停机次数,形成科学的维护保养计划。

系统架构