【电气设备守护神】看台州家具厂如何用EOMS系统避免电气意外
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。
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,神经网络的算法自动调整。
基于大数据AI的设备健康评估方法
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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、机械测试等多项测试。
6、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
台州市历史悠久,5000年前就有先民在此生息繁衍。武德五年(622年),置台州,以境内有天台山而得名,台州之名自此始,于1994年8月撤地设市。台州市是国务院批复确定的浙江沿海的区域性中心城市和现代化港口城市,素以佛宗道源享誉海内外,是佛教天台宗和道教南宗的发祥地。同时,台州市是长江三角洲中心区城市,江南水乡型城市,还是全国文明城市、国家新型城镇化综合试点地区。
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