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電力生產企業(yè)作為技術密集型生產單位，具有設備數(shù)量多，工序耦合性強等特點。機組中任意設備的突發(fā)故障都有可能引起整個系統(tǒng)的運行癱瘓，其后果往往難以估量。因此如何低成本、高效率的實現(xiàn)設備狀態(tài)遠程監(jiān)控，實現(xiàn)故障風險的早期識別，將事故隱患消滅在萌芽狀態(tài)。將設備管理工作由“被動應對”提升為“主動干預”實現(xiàn)主輔機設備的預測性維護，對于降低設備維護成本，保證機組運行安全以及提升電廠整體經濟效益都有著非常重要的現(xiàn)實意義。

云酷科技有限公司是針對電廠設備狀態(tài)監(jiān)控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統(tǒng)管理業(yè)務的管理思路。基于物聯(lián)網技術，通過音頻傳感器實現(xiàn)設備音頻數(shù)據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數(shù)據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產效率，保證生產安全，優(yōu)化生產決策。

電廠設備狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)創(chuàng)新點：

1、利用物聯(lián)網技術進行設備狀態(tài)監(jiān)測?；谖锫?lián)網傳感器的設備監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，提高設備運行的可靠性。

2、利用聲音對設備故障告警和診斷。到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設備故障告警與診斷多數(shù)以振動監(jiān)測為主。設備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據，與振動監(jiān)測相比靈敏度更高，可遠程監(jiān)聽，適應性廣，作用更大。

3、使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具。目前已有的設備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產環(huán)境，適應性不強。本系統(tǒng)采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩(wěn)定運行。