预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前,设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测,预测性检测的出现可以降低设备的故障率,提高设备利用率,确保设备持续使用,提高企业生产效率,同时也可以减少设备维修费用。
预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值,需要具备两大条件,其一是数据基础,第二是算法模型。空压机节能及运维综合管理系统系统通过对空压机运行参数和机头振动数据的在线监测,结合机器学习算法,可有效对空压站内空压机进行健康评估,维护保养、节能降耗。
多参数多约束条件控制算法技术: 多点捕zhuo系统工控变化,匹配优化的开机设备组合,实现空压机自主加卸载;
AI算法技术:通过AI算法分析整站监测数据,根据生产情况、系统压力和振动参数以及维护保养状况等参数自动学习空压机优运行模式,为运维管理提供指导。
以上信息由专业从事发动机异响检测的慧声智创于2025/8/23 9:04:41发布
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