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机器故障预测智能管理方案 一、行业概述 1、行业发展趋势 近年，随着工业机器及设备的技术飞速发展，先进的机器设备需要更加及时完善的服务，需 要先进的管理模式。 伴随着工业化、信息化和经济全球化的发展，机械制造、自动控制、可靠性工程及管理科学 出现了新的突破，使现代机器设备的科学管理出现了新的趋势。把握这一趋势，对于加强机 器设备制造商及服务商的智能化和信息化能力具有重大的意义。经过长期关注和研究，深圳 智物联就这一趋势总结后，认为主要表现在以下方面： 2、行业应用价值 机器设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大，与机器设备有关的售后维护及其他费用 也越来越高，机器设备运行中发生的任何故障或失效，不仅会引起严重后果，造成重大经济 损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡或恶劣的社会影响。 深圳智物联的GARDS 物联网平台，通过对机器设备运行过程中的工况进行远程实时监测， 对其故障发展趋势进行早期诊断，可找出故障原因，采取措施进行事前维修保养，避免设备 的突然损坏，使机器设备安全运转。机器设备故障诊断系统可延长设备检修周期，缩短维修 时间，为制定合理的检修制度提供科学数据基础。可极大地提高经济效益和社会效益，所以 机器设备制造商及服务商采用机器故障预测智能管理方案有重要的现实意义，甚至是产业发 展的转折点。 二、智物联解决方案 1、故障预测智能管理方案架构 深圳智物联的机器故障预测管理方案包括状态监测、分析诊断和故障预测三个方面，具体实 施过程可以归纳为信息采集、信息处理、状态识别与诊断决策四个方面。 如图： 2、故障预测智能管理方案内容 机器设备在运行过程中必然会有压力、温度、振动等各类参量的变化，由此会产生各种不同 的信息。根据不同的诊断需要，选择能表征机器设备工作状态的不同信息，这些信息一般通 过不同的适配器 （传感器）来获取。 信息处理：是将适配器采集来的信息进行分类处理、加工，获得能表征设备特征的过程，也 是特征参量提取的过程。 状态识别：是将经过处理后，获得的设备特征参数与规定的允许参数或判别参数进行比较， 以确定设备所处的状态是否存在故障，以及故障的类型和性质等，为此应正确制定相应的判 别准则和诊断策略。 诊断决策：是根据对设备状态的判断，来决定应采取的对策与措施，同时应根据当前的信息， 预测设备状态可能变化的趋势并进行分析。 如图： 三、智物联方案功能 深圳智物联发力于智能车联网、可穿戴设备、智能家居、工业物联网等物联网领域，历时3 年自主研发了高兼容性、高并发量、高可靠性、多服务支撑的“ GARDS 智能物联网平台”， 并以此为基础架构依托，广泛与前端智能硬件制造商，后端第三方专家服务系统展开解决方 案级的深度合作，打造了由“硬件、云端、人端”构成的黄金三角业务架构。 智物联的GARD 智能物联网平台，已为多家知名工业制造企业提供成熟解决方案。在故障 预测智能管理方案中主要功能： 四、应用前景 深圳智物联的故障诊断预测系统在工业和其它工程领域中也有极为广泛的应用，已被成功地 用于包括疾病诊断、质量控制、系统监控、工业过程维护、机械系统、化工系统、管线检测、 系统的容错处理、机器人系统、储能电站和电站管理、工程测量数据合理性检验等广泛领域。