工业旋转机械设备预测性维护,实现设备故障智能诊断

发布时间: 2023年03月15日

标签: 行业干货


随着工业技术的不断发展,企业对设备运维的要求越来越高。然而,传统的设备巡检方式已经不能满足工业旋转机械设备长期运行的需求,也不能防患于未然。因此,预测性维护成为了越来越多企业的选择。

 

设备运维是指企业对生产设备的管理和维护,是生产过程中不可或缺的一环。早期的设备运维多采用计划维护和预防维护的方式,即在设备故障前定期检查和保养设备,但这种方式有很多弊端,如无法及时发现设备故障,同时也会浪费大量人力和时间。随着技术的不断发展,设备运维方式也在不断更新。现在的设备运维结合了智能化、数字化、网络化的手段,比如远程监测、故障智能诊断、预测性维护等。

一、工业旋转机械设备

工业旋转机械是工业生产中广泛应用的一种设备,如水泵、风机、电机、涡轮机等,占据了生产设备的大部分。旋转机械设备长期处于高温、高压、恶劣环境以及变速负载的工作条件下,且人工巡检方式受点检周期、数据采集量等诸多因素影响,因此采用传统的设备巡检方式很难达到实时监测、及时预警的效果,不能准确预测设备故障。因此,采用预测性维护手段对工业旋转机械设备进行管理,可以有效减少设备停机时间和维护成本,提高生产效率和设备使用寿命。

二、PreMaint设备健康管理方案

PreMaint设备健康管理方案是一种基于物联网技术和AI的设备智能维护管理和预测性维护解决方案。该方案采用智能传感技术对机械设备的数据进行采集,通过实时监测、智能诊断和预测维护,使设备的故障率得以降低,从而保证设备的高效、安全、稳定运行。

 

该方案中,智能传感器和智能算法的结合是实现设备健康监测的关键。智能传感器可以精确地监测机械设备运转的温度、振动、电流等多种参数,并通过与云端平台的连接,实现设备数据的实时采集、传输和处理。预测性维护的核心思想是在设备故障发生之前,通过对设备运行数据的分析和处理,提前发现设备存在的隐患,并采取相应的维护措施,从而避免设备故障的发生。

 

通过数据分析和建模,对设备运行状态进行评估和判断,判断出设备是否存在异常情况。最后,根据分析结果,给出相应的建议和预警,包括对设备的保养、维护、更换零部件等方面的建议。

 

通过PreMaint,企业可以实现设备的智能诊断预测性维护,从而保证设备运行的高效、安全和稳定。PreMaint已在多个行业得到了应用,包括锂电、光伏、半导体冶金、化工、电力等行业。以电力行业为例,某电力公司采用PreMaint设备健康管理方案,实现了对涡轮发电机组的实时监测和数据分析,可以对发电机组的故障进行预测和诊断,并及时采取措施进行维护,保证了电力设备的正常运行,避免了停机造成的损失。该方案的应用效果得到了客户的一致好评。

 

总的来说,工业旋转机械设备的预测性维护,实现设备故障智能诊断,是未来设备运维的趋势。PreMaint设备健康管理方案通过智能传感技术的应用,结合平台的多种算法,实现了设备的实时监测和预测性维护,为企业提供了更加安全、高效、可靠的设备运行保障,未来将会在更多的行业中广泛应用。

 

除了上述行业,PreMaint设备健康管理方案还可以应用于石油化工、航空航天、轨道交通、锂电光伏等行业中的旋转机械设备的预测性维护。随着工业智能化、信息化的发展,预测性维护将成为未来设备运维的主要手段之一。而PreMaint作为国内领先的设备健康管理服务提供商,将继续推动设备运维的智能化、信息化进程,为客户提供更加全面、高效、智能的设备运维服务,为传统产业转型升级和智能制造发展贡献力量。

占位图

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