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資訊頻道1 方案背景與目標
在眾多的工業場景中，電機及相關設備穩定、持續、健康地運轉是保證產品質量和及時交付的關鍵所在。特別的，對于某些大型關鍵設備，其穩定運轉是能源、資源可靠性的保障，設備的異常故障甚至會關系到人員的健康和安全。圖爾克電機狀態監測系統的實施目標在于使電機及相關機組在發生異常的初期便被及時的發現，并獲得精準的維護。該系統的運行可將設備故障風險或故障損失大幅降低。
2 方案詳細介紹
圖爾克電機狀態監測系統采用三軸振動傳感器和深度學習技術來監控電機及其相關系統的工作狀態。一旦發現異常振動模式，系統就會以 1 至 5 的嚴重程度值發出報警，以指示嚴重程度的增加。
該方案中我們重點關注的是電機相關系統（一般指電機+減速機+軸承+負載等設備）的機械故障。例如，錯位、不平衡、部件磨損或結構損壞。這些故障一般表現為過度振動、異常聲音和機械部件過早磨損，這將導致機組壽命和效率的降低。由于設備的磨損類異常一般都呈現出早期緩慢劣化，后期指數爆發的特點。所以早期的異常發現，既是保證設備始終高效能運轉的有效措施，也是大幅降低維護成本的優勢技術。
狀態異常會引起設備振動數據的緩慢偏移。振動數據的曲線雖然直觀，但容易受到雜散干擾，且不易執行定量解析形成有效的指令。圖爾克電機狀態監測軟件采用圖像處理技術，為每一臺機器創建獨立且專屬的設備模型。振動數據“快照”通過AI-Pipe的逐級解析和計算，形成目標設備異常程度及可能原因的診斷通知，預測性維護建議成為運維工程師最得力的工作助手。
圖爾克電機狀態監測系統不僅僅為用戶提供用于單機測量和簡化分析的CMVT-TEMCM內核。對于希望將系統部署與云端實現遠程、大規模監測的用戶，或者希望將電機狀態監測系統集成至其工廠運維系統整體框架下（例如作為SCADA、MES子版塊）的用戶，圖爾克CMVT-TEMCM核心的ADM/FCM內核均可以向用戶開放完整的API接口。這些靈活的接口，可以使操作者在第三方的平臺上對電機狀態監測系統實現結構規劃、參數配置、建模清洗、數據監測、報警展示。
3 代表性及推廣價值
該方案使用的機器學習技術，使系統完全區別于為某一特定用戶場景進行定制化的工程開發。使用圖爾克電機狀態監測系統，多行業用戶均可以通過簡單的參數引導，便為自己的機組創建高靶向性的監控模型。
本系統可普遍推廣用于風機、泵、連續輸送等應用場景，如冶金、汽車、煤炭、港口等行業的除塵風機、冷卻風機、壓縮機、水泵、液壓泵、軋輥、皮帶輸送機、刮板給料設備等。在這些設備劣化的中早期，通過監測和分析工作識別出設備的異常。并通過分析工具指示出設備異常類型以及可能的原因。該系統可以有效的輔助運維人員作業，減少對于工作經驗的依賴。同時增加系統風險提示的科學性和實時性。
圖爾克電機狀態監測系統將基于圖形分析技術的大數據分析模型創新的應用到電機數據的分析當中。該方案具有結構簡單、安裝方便、快速部署、成本優異的顯著優勢，同時，方案可適用于大多數的通用工業設備及場景中。方案對于發現異常、分析異常、解決異常有著顯著的指導作用，對于防范設備風險、降低維修維護成本、提升生產效率、保證生產質量有著巨大的實用意義。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號