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北京科技大學
北京科技大學 教育部
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基于網絡的大機組遠程診斷系統

2021-04-13 00:00:00
云上高博會 http://www.502d.xyz
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項目成果/簡介:

冶金、石化、電力行業是國家重要的基礎產業,行業中大型關鍵設備的運行狀態直接關系到企業的生產能力和經濟效益,對其早期故障的準確定位故障部位及成因有著重要的意義。目前,對大機組典型常見故障的診斷已經比較成熟。但對于疑難故障,要迅速對其故障原因和部位進行確診,還存在一定的難度,最主要的原因是診斷人員專業技術水平限制,專家數量較少。因此對關鍵機組實行網絡遠程診斷,充分發揮國內及行業內具有實力的知名診斷專家的知識和經驗,對于提高診斷準確率和快捷性具有顯著的作用。

本系統在大機組監測診斷網絡系統的基礎上,重點解決準確快捷定位疑難故障的問題,充分利用Internet/Intranet資源,實現機組遠程(異地)狀態監測和故障診斷。對于疑難故障,進行網上專家會診,充分利用領域專家知識和經驗,提高診斷準確率和快捷性;同時便于有關管理人員隨時、隨地了解關鍵機組運行狀況,為生產、維修決策提供科學依據,確保設備安全、高效運行。系統基于用戶驅動模式(匿名用戶、注冊用戶、遠程專家、管理員),充分利用視頻、音頻、電子白板、WAP、手機短信、EMAIL、網絡會診室等多種信息交互方式,構建了“用戶-專家-管理員”的交互診斷平臺,實現專家知識共享、診斷資源共享

 

本系統集成多種通訊協議,實現了“現場級-企業級-遠程級”的三層體系結構,在不改變原有前端采集系統的前提下,跨平臺實現對現場的機組、設備、測點進行監測,如圖2所示。在客戶端的信號處理方面,除常規的棒圖顯示、簡圖顯示、波形分析、頻譜分析、軸心位置分析、軸心軌跡分析等方法以外,還具有全息譜分析、Wigner分布、小波分析、奇異譜降噪、局部投影降噪、多種綜合趨勢分析等最新的分析手段,可以對測得的信號提供非常完備的分析功能。

系統中“診斷中心”的診斷流程如圖1。系統具有“診斷實例”庫和“典型案例”庫,實現了案例的多種方式查詢,以積累診斷專家的診斷思路及診斷規則等。其中“自助診斷”功能,用戶可根據系統提取的各種特征信息,參考診斷實例和典型案例進行自主分析和診斷,實現數據的共建共享。

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