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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、高效率的實現設備狀態(tài)遠程監(jiān)控，實現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設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現設備運行狀態(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。基于物聯(lián)網傳感器的設備監(jiān)測系統(tǒng)實現對設備運行狀態(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。