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      設(shè)備故障在線預(yù)警平臺(tái)
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      具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
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      訪問次數(shù):97更新時(shí)間:2021-08-26 18:11:48

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      產(chǎn)品簡介
      設(shè)備故障在線預(yù)警平臺(tái)縮進(jìn)設(shè)備故障在線預(yù)警平臺(tái)應(yīng)用*的智能檢測設(shè)備和大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)影響設(shè)備安全運(yùn)行的新監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行長周期分析和大數(shù)據(jù)建模,根據(jù)檢測參數(shù)變化和發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合故障診斷模型給出預(yù)警信息,實(shí)時(shí)協(xié)助運(yùn)行值班員判斷故障,杜絕惡性事故
      產(chǎn)品介紹
      設(shè)備故障在線預(yù)警平臺(tái)
      縮進(jìn)設(shè)備故障在線預(yù)警平臺(tái)應(yīng)用*的智能檢測設(shè)備和大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)影響設(shè)備安全運(yùn)行的新監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行長周期分析和大數(shù)據(jù)建模,根據(jù)檢測參數(shù)變化和發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合故障診斷模型給出預(yù)警信息,實(shí)時(shí)協(xié)助運(yùn)行值班員判斷故障,杜絕惡性事故。
      • 縮進(jìn)構(gòu)建受熱面污染程度預(yù)警模型,對(duì)受熱面污染狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷和提前預(yù)警,全面掌握機(jī)組結(jié)焦、積灰的程度、位置等信息,指導(dǎo)運(yùn)行人員開展吹灰、除焦、擾焦。
      • 縮進(jìn)通過給鍋爐加裝氧量測量點(diǎn),利用氧量測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行漏風(fēng)率在線計(jì)算,依據(jù)漏風(fēng)率的變化情況進(jìn)行漏風(fēng)狀態(tài)判斷,指導(dǎo)運(yùn)行人員進(jìn)行相關(guān)操作。
      • 縮進(jìn)對(duì)整機(jī)進(jìn)行汽水流量平衡分析,重點(diǎn)監(jiān)測鍋爐汽氣、管壁的壓力、溫度等參數(shù),按照參數(shù)之間的協(xié)調(diào)性,開展四管泄漏事件的在線捕捉和早期預(yù)警。
      • 縮進(jìn)構(gòu)建全工況風(fēng)機(jī)正常工作范圍,實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)機(jī)工作點(diǎn),當(dāng)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)接近失速點(diǎn)時(shí),自動(dòng)進(jìn)行失速預(yù)警,輔助運(yùn)行人員進(jìn)行風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的安全性評(píng)估。
      • 縮進(jìn)通過分析給煤機(jī)、磨煤機(jī)在發(fā)生打滑前后的運(yùn)行狀態(tài)變化,開展數(shù)據(jù)挖掘,構(gòu)建給煤機(jī)打滑的故障特征模型,實(shí)現(xiàn)給煤機(jī)打滑事故的在線預(yù)警。
      • 縮進(jìn)通過分析減速機(jī)相關(guān)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù),構(gòu)建反映減速機(jī)故障的特征值,在線進(jìn)行故障特征值監(jiān)視,超過設(shè)定閾值時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行減速機(jī)故障預(yù)警。
      • 縮進(jìn)通過對(duì)設(shè)備缺陷、運(yùn)行日志、各類操作臺(tái)賬信息語義分析,構(gòu)建相關(guān)事件語義庫及設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、缺陷信息間的關(guān)聯(lián)關(guān)系模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的在線預(yù)測。
      • 縮進(jìn)對(duì)發(fā)電機(jī)定子線圈溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,采用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行在線分析,并作出異常告警、故障診斷與預(yù)測。


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