工业设备状态监测系统解决方案

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随着电厂规模的扩大，设备数量不断增加，对运行标准的要求也日趋严格，提高设备的健康水平和使用寿命，对于保证电厂安全、降低运维成本具有重要作用。随着物联网技术、智能信息处理技术的发展，电力设备状态监测系统在网络的支撑下实现了设备运行状态监测和设备故障报警，使管理人员和作业人员随时随地掌握设备运行状态，保证设备安全稳定运行。

电力设备状态监测系统简介

基于物联网技术，通过声音传感器采集设备的声音数据，利用信号分析及AI技术，从中提取声音特征值，实现设备运行状态监测和设备故障报警。电力设备状态监测系统原理框图如图所示。

电力设备状态监测系统功能

1、综合展现

通过3D模式直观展现设备监测数据，包括无异常运行天数、异常未处理事件、月度告警及高发异常项。

2、设备监控

远程监控设备运行状态，集中展现声音、振动及温度等遥测数据，对设备异常信息给予告警提示。

3、运行参数监控

对设备所关联的运行参数进行集中展现，包括测点编码、测点描述、关联设备、测点值等信息。

4、特征管理

利用信号分析及深度学习建立正常模型及故障模型，根据设备不同故障进行故障模型分类可查看故障名称、原因及处理结果，辅助巡检人员进行故障处理。

5、数据分析

对单设备的遥测数据及多设备间的遥测数据进行对比分析，提供设备运行状态数据参考。

6、监测月报

根据设备状态数据以及传感器告警数据，定期自动生成设备运行记录及报告。

电力设备状态监测系统特点

1、利用物联网技术进行设备状态监测

基于物联网架构，通过加装传感器实现对设备运行状态的实时监测，提高设备运行的可靠性。

2、以声音传感器为核心的设备状态持续监测

到目前为止，发电行业的设备故障预警与诊断基本上以振动监测为主。本项目利用声音唯一性、入微性的特点，将设备声音作为设备故障预警与诊断的核心，将振动和温度作为辅助手段，实现设备的持续监测。

3、利用信号分析及深度学习技术进行故障预警

目前已有的设备故障预警与诊断系统大多采用传统的机器学习模式，不能适应不断变化的生产环境，适应性不强。本项目采用信号分析及深度学习技术，通自学习、自优化适应不断变化的生产环境，实现设备的故障预警与诊断。