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特征趋势的拟合、预测
异常度趋势监测和预测
斯凯孚为主轴轴承、齿轮箱和发电机等关键部件开发部署了专门的诊断算法和应用,AI算法可以识别出大多数常见的部件故障,比如润滑不良、内外圈故障、滚动体故障、保持架故障等轴承故障,齿磨损、断齿等齿故障,轴不平衡、联轴器故障等轴类故障以及电机定转子故障、机械松动故障等,实现机组传动链智能监控及故障诊断。
多分类故障诊断
基于在AI诊断领域数十年的经验积累,斯凯孚数据科学家及诊断专家还在通过大数据持续不断地对模型进行优化和训练,调整相关阈值信号。
特别是针对新型的大兆瓦机组上低速重载部件以及故障诊断比较困难的行星齿轮箱,斯凯孚通过积累更多运行数据对智能诊断算法和模型进行完善和调优,使得模型更智能更自动化,极大地提高AI诊断的准确性。
本地化部署,构建运维闭环
斯凯孚通过在机组上安装振动监测系统硬件,实现实时振动信号采集及状态评估,并对振动信号进行边缘计算,在机舱内完成机组初步状态评估,并对快速发生故障实现即时报警。振动信号通过现场机组环网传输到位于中控室的数据服务器上,进行存储,同时将AI诊断算法前移,基于无监督学习,根据传动链的实际情况得到最适合的报警阈值,可以在现场实现早期故障智能诊断,能够更早发现现场传动链部件存在的问题,更加利于早期问题处理。
现场人员接到设备报警,经过斯凯孚诊断专家确认之后,基于丰富的经验提供专业的运维决策及检查指导建议,确保现场工程师能够在第一时间发现及确认故障,通过维修更换终止机组异常运行状态,斯凯孚将更换下来的部件进行专业的失效分析及智能再制造,并对机组做升级改造避免传动链再次出现类似故障,提高机组可靠性。
以自身的经验和知识为基础,斯凯孚AI诊断能力为传动链提供更实时、更准确的监测和诊断系统,通过本地化部署构建运维闭环,正在风电新机验证和运行机组维护领域得到越来越多的应用,助力中国风电行业高质量发展。
来源:斯凯孚
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