空壓機節(jié)能及運維綜合管理系統(tǒng)系統(tǒng)通過對空壓機運行參數(shù)和機頭振動數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測,結合機器學習算法,可有效對空壓站內空壓機進行健康評估,維護保養(yǎng)、節(jié)能降耗。
多參數(shù)多約束條件控制算法技術: 多點捕zhuo系統(tǒng)工控變化,匹配優(yōu)化的開機設備組合,實現(xiàn)空壓機自主加卸載;
AI算法技術:通過AI算法分析整站監(jiān)測數(shù)據(jù),智能聲學技術,根據(jù)生產(chǎn)情況、系統(tǒng)壓力和振動參數(shù)以及維護保養(yǎng)狀況等參數(shù)自動學習空壓機優(yōu)運行模式,為運維管理提供指導。
聲音信號與振動信號的來源相同,也包含了斷路器振動的相關信息,因此相對電流信號,聲音信號能夠更易對斷路器故障進行全mian的診斷分析。聲音信號安裝方便,屬于非接觸式測量,獲取聲音信號相對更加便利,可以解決振動信號因接觸式測量帶來的安裝位置、安裝方式等問題。有作者基于多信號融合算法,分別對聲音與振動信號進行故障診斷。振動和噪聲普遍存在于各種機械設備的工作中,過大的振動噪聲不僅造成環(huán)境污染、影響人的身體健康,也影響設備的健康和安全生產(chǎn),因此高xiao的振動噪聲測試和評估、可靠的設備工作狀態(tài)監(jiān)測,對于優(yōu)化產(chǎn)品設計、提高產(chǎn)品品質以及預測性健康維護有著重要的意義。噪聲,作為機械運行時發(fā)出的一種固有信號噪聲中必然攜帶者機械本身的結構信息和運行的狀態(tài)信息。
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