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        聲音設備狀態監測系統原理分析

        發布時間 :2021-12-23

        現實中,設備正常運轉時間比發生故障的時間要多,在系統實施初期先從采集正常聲音進行分析,經過特征提取及模型訓練,完成正常特征庫的建立。

        設備狀態監測系統正式開始上線使用后,當新的聲音信號進入系統后,與訓練好的正常特征庫進行比對,符合正常特征則識別為設備正常。如果不合符正常特征,則識別為設備異常,提供異常報警。現場人員需要進行聲音標記,標記正常則進入正常模型庫進行再次訓練,標記故障則進入故障模型進行故障特征訓練。

        后期隨著系統的不斷使用,系統會累積一定的故障模型,當有同類型故障發生時則系統自動識別為故障,并給予故障報警提示。

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        設備狀態監測系統效益分析

        1.經濟效益

        通過系統的應用可有效提升電廠輔機設備管理水平,大限度實現設備的預測性維護。保障設備狀態下運行、降低運行維護成本、提升整體檢修效率。系統投運后預計設備維護成本下降20-30%;設備使用壽命延長2-3倍;庫存備件可節約10-15%;減少輔機設備非停次數50%。

        2.社會效益

        本項目的實施開展有利于減少電廠設備事故的發生,體現了發電企業的安全生產理念,也將進一步改善發電行業的整體形象。隨著系統的建設應用,各類數據得到了有效的歸管與分析,增強領導決策的科學性,進一步提高安全生產工作的針對性,及時解決出現的新問題和新矛盾。保證發電機組的安全穩定運行的同時也對電網乃至整個社會的用電安全起著至關重要的作用。

        3.管理效益

        設備狀態監測系統作為智慧工業重要的組成部分,建設過程中神經網絡技術、數據可視化技術、大數據分析計算的探索與應用為系統信息系統的開發建設積累的寶貴的建設經驗。


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