EOMS設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備維保記錄、運(yùn)行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設(shè)備問題或隱患等，并將所有信息與設(shè)備和平臺進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成工作人員需要的報表內(nèi)容，并從電氣設(shè)備管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、智能化管理，具備數(shù)據(jù)分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設(shè)備實時健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和總體分析。
進(jìn)行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權(quán)重量進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計算，獲取設(shè)備監(jiān)測端的評估分?jǐn)?shù)，為設(shè)備運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支持。
通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征表建立和減約，通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關(guān)聯(lián)度并形成TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法模型。伴隨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完善及人工矯正，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法自動調(diào)整。
基于大數(shù)據(jù)AI的設(shè)備健康評估方法
1、狀態(tài)監(jiān)測：
利用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，比如溫度、振動、電流等參數(shù)的監(jiān)測。
2、維修記錄：
記錄設(shè)備的維修情況和維修歷史，包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。
3、可用性評估：
評估設(shè)備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復(fù)時間、平均無故障時間等指標(biāo)。
4、操作記錄：
記錄設(shè)備的操作情況和操作歷史，包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。
5、檢查和測試：
對設(shè)備進(jìn)行定期檢查和測試，以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機(jī)械測試等多項測試。
6、預(yù)防性維護(hù)：
通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設(shè)備、調(diào)整設(shè)備等方式，對設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，以最大限度地保障設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。
通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析在設(shè)備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，后續(xù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)入模型中經(jīng)過運(yùn)算判斷設(shè)備健康狀態(tài)情況，以及設(shè)備健康狀態(tài)趨勢預(yù)測，為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)
泰州市有2100多年的建城史，秦稱海陽，漢稱海陵，州建南唐，文昌北宋。南唐時（937年）為州治，稱為“泰州”，兼融吳楚越之韻，匯聚江淮海之風(fēng)。1996年8月，設(shè)立地級泰州市。泰州人文薈萃、名賢輩出，施耐庵、鄭板橋、梅蘭芳是其中杰出代表。名勝古跡眾多，光孝寺、崇儒祠、城隍廟、安定書院、日涉園、望海樓及梅蘭芳紀(jì)念館、人民海軍誕生地紀(jì)念館等傳承歷史。有溱湖濕地、千島菜花、水上森林、天德湖公園、古銀杏森林等生態(tài)自然景區(qū)。
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