设备状态智能监测预警与故障诊断分析系统

一、设备维护现状概述

企业属于设备资产密集型企业，生产连续性强，生产流程中的关键机泵停机，对整个装置的运行将造成严重影响，直接影响企业的经济效益，甚至导致火灾、爆炸、人身伤亡等重大事故。

企业现行的运维模式以预防性维护结合点巡检为主，以时间为依据。预防性维护虽然从一定程度上保证了装置的安全运行，但是却带来了大量的维护工作。且点巡检以往只能发现晚期故障，快速劣化和突发性故障往往难以发现。

二、设备预测性维护系统建设价值

设备在线诊断及健康管理系统的总体设计目标是通过在设备表面增加传感器和数据采集系统，利用物联网技术来解决数据获取和传输问题，通过智能算法和人工诊断分析相配合的方式，对获取的数据进行分析，实现设备的运行状态判断及未来状态预测。

通过本项目实现以下目标：

1)提效降成本：通过机电设备预测性维护系统将有效提升企业管理效率，降低企业综合运维管理成本；

2)保障安全连续生产：通过系统实现设备可控，提高设备可用性、可靠性和可维修性，避免非计划停机或停工事件发生造成经济、安全、环境等各方面带来的不菲的经济损失；同时防止突发性事故带来的巨大灾害，减少运行风险，不仅能获得巨大经济效益，而且能获得很好的社会效益；

3)避免“过剩维修”：防止因不必要的拆卸，使设备精度降低，延长设备寿命；

4)减少维修时间，降低人员劳动强度：通过实时监测，精准故障诊断，实现故障提前预知，故障精准判定，设备维护到位及时，提高生产效率和经济效益；

5)优化备件库存：减少多余零部件储存资金耗费，加速库存资金周转，同时通过重要设备智能监测系统的建立，可以协助水泥企业优化检修资源、备品备件资源；实现检修资源共享、备品备件资源共享。

6)建设大数据中心：构建监测诊断案例库、故障模型库等在内的监测诊断、维修决策知识库；

7)消除信息孤岛：消除各类设备运行、检修、维护信息孤岛，真正实现设备专业化管理，为设备完整性管理和智能工厂建设提供技术支撑。

三、设备预测性维护系统呈现

设备预测性维护系统通过安装于设备表面或内部的振动传感器及安装于附近立柱的数据采集系统物联网模块，可实现设备运行时振动和温度数据的采集和传输，后端通过专业系统软件进行处理和分析。

当设备运行数据异常时，自动触发报警，并可通过短信、邮件以及手机APP方式推送至现场相关设备管理人员。现场工程师可通过软件中的分析工具对设备数据进行追踪回溯，判断当前设备状态，也可通过专家支持实现云端故障诊断，帮助现场确定设备异常原因、部位、损伤严重程度、部件剩余寿命评估等，为运维检修决策提供数据支撑。

如需获取更详细的解决方案

请与我们取得联系 400-668-2010