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      遠程在線檢測系統

      發布時間: 2017-02-22來源: 本站

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      隨著信息技術、互聯網和物聯網技術的發展,實體物理世界與虛擬網絡世界走向融合,人們通過信息物理融合系統(CPS),將資源、信息、物品和人進行互聯,建立高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式。這種技術的漸進性進步被描述為工業化的第四個階段,即工業4.0。

      重慶通用工業(集團)有限責任公司(以下簡稱重通)把現代信息技術與傳統工業深度融合嫁接,集轉子動力學、機械故障診斷學、儀表自動化控制理論、計算機信息技術、大數據為一體,研制開發了旋轉機械遠程監測及故障診斷系統,實現了產品物聯網化,對客戶裝置實施全過程、全方位、全天候的狀態管理,有效解決了傳統服務中存在的難以提前準備、及時響應的難題。

      該系統三集裝備運行狀態感知、數據分析到決策應用于一體物聯網應平臺的產品解決方案,使企業裝備實現安全、長周期、節能運行。該系統由感知層、網絡層、應用層組成。


      感知層

          利用布置在各類監測對象(裝備)上的傳感器和采集數據系統獲取裝備運行狀態/工藝信息,通過有線和無線的傳感器網絡將運行狀態/工藝信息發送至網絡層的數據中心。采集數據系統分為三類:第一類是在線監測系統的采集器;第二類是DCS系統、PLC、第三方采集系統等;第三類是測試儀器類的離線采集設備。


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      網絡層

          整個云平臺架構的基礎層,利用數據庫、云平臺分布式應用系統和網絡設備等系統,完成數據高速傳輸、存儲、數據分析、調度、發布以及數據信息的安全保護等。包括位于企業內部的監測診斷智能維修平臺和位于重通遠程在線監測中心的的云端平臺。重通遠程在線監測中心的云端平臺考慮到企業數據的安全和隱私需求,平臺做了完整的數據隱私安全設計。

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      應用層

         應用層提供裝備運行狀態報警、分析、診斷、檢維修管理、維修任務智能優化決策等功能。包括位于企業內部和重通遠程在線監測中心的的云端平臺應用系統。云端平臺主要是利用大數據機器學習技術對積累大量故障案例和檢維修記錄數據等進行訓練學習,得到智能診斷模型和智能維修決策模型,為企業提供診斷和維修決策支持。同時隨著數據的積累,智能診斷模型和智能維修決策模型會實時更新。

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      云平臺特點

      ● 集裝備運行/工藝狀態監/檢測、智能預警診斷、檢維修管理、智能維修決策于一體的系統平臺

      ● 利用大數據機器學習技術對大量的故障案例和檢維修信息訓練學習得到智能診斷模型和智能維修決策模型,為企業提供智能診斷和維修決策支持。隨著數據積累,在線學習和更新模型參數

      ● 通過對安全傳輸協議和數據庫加密技術對企業的運行狀態數據、組織結構信息等提供安全和隱私保障

      ● 支持監/檢測不同種類的監測對象(裝備)的振動(加速度、速度、位移)、壓力、溫度、轉速、流量、電流、電壓、潤滑油等物理量

      ● 支持API、OPC、MODBUS等通訊協議與第三方監/檢測、DCS控制系統、PLC等進行數據交換

      ● 具備基于手機、Pad等移動端的數據瀏覽、分析和決策支持


      云平臺功能

           工業互聯網平臺包括裝備監/檢測系統、移動端裝備監測診斷管理系統、云端的裝備智能預警分析診斷系統以及智能維修決策管理系統,從裝備監/檢測、預警、分析、診斷、檢維修、維修決策、裝備耗材等覆蓋裝備管理各個層次。

      移動裝備監測診斷管理系統

         基于智能手機移動平臺,運用云計算等技術,將裝備在線監測診斷功能融入到智能手機客戶端中,是企業裝備管理者隨時隨地了解設備狀態。裝備管理者在個人手機上下載客戶端軟件,登錄后可以實時瀏覽裝備狀態監測數據下載裝備檔案,獲取裝備實時報警信息。對于報警裝備,系統將通過云平臺直接提供專家診斷結論和檢維修建議。

      對客戶而言,遠程監測服務系統能幫助客戶準確掌握機組運行狀況、合理安排維修改造、備品備件時間提供了全面、詳細、準確的信息,保證了機組的安全運行。同時重通也提供24小時值勤服務,隨時監測著存在問題的機組,并由專家隊伍來判定問題的發展趨勢、嚴重程度,定期提供運行監測報告,因此客戶可以享受專業化遠程設備狀態管理服務,從而集中精力從事生產運行。通過使用該系統,客戶可以減少非計劃停機次數,降低故障率,縮短停機檢修時間,延長檢修周期,延長機組連續運行時間,減少維修費用,也為生產運行提供了安全保障。


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