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EOMS设备健康监测系统

尊凯实业EOMS电气设备健康监测评估系统能够对电气设备维保记录、运行数据、电气日常管理方面的数据进行收集、分析、筛选。通过收集现有系统中电气设备运行数据、设备维保记录、在线监测系统记录、工作记录、检查记录、设备问题或隐患等,并将所有信息与设备和平台进行关联,生成工作人员需要的报表内容,并从电气设备管理、数据标准化服务、报表数据分析等方面提升电气设备标准化、智能化管理,具备数据分析和辅助决策能力。可视化方式全面展示各平台的设备实时健康评估状态,便于全面掌握准确的设备状态进行预测和总体分析。

  • 型号: MXK-EOMS
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尊凯实业:尊凯实业EOMS设备健康监测系统能够对电气设备维保记录、运行数♏据、电气日常管理方面的数据进行收集、分析、筛选。通过收集现有系统中电气设备运行数据、设备维保记录、在线监测系统记录、工作记录、检查记录、设备问题或隐患等,并将所有信息与设备和平台进行关联,生成工作༺人员需要的报表内容,并从电气设备管理、数据标准化服务、报表数据分析等方面提升电气设备标准化、智能化管理,具备数据分析和辅助决策能力。可视化方式全面展示各平台的设备实时健康评估状态,便于全面掌握准确的设备状态进行预测和总体分析。


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进行多元线性回归♊算法分析,对偏移量和权重量进行大数据♚分析调整计算,获取设备监测端的评估分数,为设备运维提供数据支持。

通过数据清洗、数据特征表建立和减约,通过故障树分析方法分析各采集特征值与故障的关联度并形成TensorFlow神经网络的算法模型。伴随系统数据的完善及人工矫正,ꦉ神经网络的算法自𒐪动调整。



内嵌算法


神经网络(Neural Network)

🥃利用神经网络进行电气设备健康评估可以通过学习历史数据,预测未来可👍能的故障情况。神经网络可以自适应地学习,并通过反馈机制不断地优化预测模型,提高预测准确率。


支持向量机(Support Vector Machine):

支持向量机是一种监督学习算法,可以用于电气设备﷽的分类和预测。通过支持向量机的分类和预测模型,可以对电气设备的健康状况进行评估。


决策树(Decision Tree)

决策树是一种预测模型,可以用于电气设备的健康评估和故障诊断。通过决策树的分类和预测模型,可以对ﷺ电气设备的健康状况进行评估,并预测可能的故障情况。


遗传算法(Genetic Algorithm)

遗传算法是一种优化算法,可以用于电气设备的优化设计和参💯数调整。通过遗传算法的优化模型,可以优化电气设备的工作效率和寿命,从而提高其健康状况和性能。



基于大数据AI的设备健康评估方法


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状态监测:

利用各种传感器和监测设备对设备进行状态监测,比如温度、振动、电流等参数的监测。


维修记录:

记录设备的维修情况和维修历史,包括故障类型、维修时间、维修人员等信息。


可用性评估:

评估设备的可用性,包括故障率、平均故障时间、平均修复时间、平均无故障时间等指标。


操作记录:

记录设备的操作情况和操作历史,包括使用时间、使用频率、使用人员等信息。


检查和测试:

对设备进行定期检查和测试,以确定设备的健康状况。检查和测试包括外观检查、电气测试、机械ﷺ🔯测试等多项测试。


预防性维护:

通过定期更换零部件和润滑剂、清洗设备、调整设备ꦑ等方式,对设备进行预防性维护,以最大限度地保障设备的稳定运行。


通过以上几个方面数据来源的评估,经过大数据ꦉ分析在设备异常、故障等情况下不同监测数据的呈现及趋势建立神经网络算法模型,后续实时数据进入模型中经过运算判断设备健康状态情况,以及设备健康状态趋势预测,为预防性维修提供决策依据。



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