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风机叶片智能监测系统
依托国内高端传感器技术,准确高效地完成数据采集和处理,结合工况具体问题具体分析。数据分析将多种数据源整合,利用自主研发人工智能算法进行实时监控和预警,有效应对叶片断裂、覆冰等重大运营风险。
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风机螺栓智能监测系统
基于国内高端传感器技术,工程实施简单方便,应对外部复杂环境能力较强。通过对螺栓预紧数据实时监测分析,并根据阈值配置进行实时报警,及时发现风机运行过程中的螺栓松动等异常情况,以此降低带来的风机运行风险和风场运维成本。
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风机塔筒智能监测系统
借助国内高端传感器技术,快速高效处理采集数据并完成数据预处理,通过实时振动分析塔筒的倾角、位移以及疲劳强度数据,结合自主研发模型和算法,实时监测塔筒的位置状态、受力及结构变形,以达到较好保护塔筒的效果。
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风机偏航齿轮箱监测系统
通过对现有故障的检测,甚至对即将发生的故障进行有效预测,使运维人员在尽可能早的时间发现故障并提前安排维修调度或提前准备冗余备件,从而实现延长设备的工作时间,最大程度地提高产电量,最终达到降低运维成本的目的。
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CMS在线监测系统
通过部署加速度传感器采集风机传动系统的振动信号,结合大数据分析和人工智能技术,实现风机运行状态的实时监测与智能预警。该方案利用CMS系统对风机进行“心电图”式的全面监测,确保风机运行稳定可靠。
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弓网智慧运维系统
受电弓是电客车获取电能的电气设备,它与接触网的良好接触是接触网向电客车传递电能的先决条件,受电弓的任何环节出现问题同样会降低弓网受流质量,甚至会导致严重的行车事故。
受电弓主要受接触网几何参数、外部冲击、弓网动态接触等多方面因素的影响,能影响弓网系统受流性能的都将会导致安全性能不好,会引发安全事故。倘若受电弓静态接触力过大,将会造成静态抬升量偏大,使得接触网张紧,受力后易造成拉断危害;静态接触力过小,将会出现电火花和电弧,电弧能加速接触网的腐蚀和受电弓碳滑板的电腐蚀,同样将会引起安全隐患。弓头侧偏角度如果过大,就有可能造成弓网系统事故,如有可能出现刮弓,出现局部碳滑板损坏,弓头弓角刮坏接触网等。如若受电弓的缓振性能不佳,当轮轨剧烈振动之时,将可能造成受电弓框架杆件有部分断裂或者折断,从而使得安全性能大大降低。

系统特点
湖南澄科科技有限公司自主研发的弓网智慧运维系统基于MEMS光纤传感技术、机器视觉检测相融合、大数据、人工智能、云平台等新技术,物理级诊断层以常规轨道车辆及编组列车受电弓网为监测对象,通过4G网络将诊断原始数据和诊断结论逐级发送至雾级诊断层的城市、线路或路局故障诊断中心、云级诊断层的远程数据诊断中心,实现轨道车辆运营维护数据与在线状态监测综合信息以及预警信息的共享。
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岸桥智慧运维系统
通过利用物联网技术,对岸桥设备进行智能化在线监测,通过在岸桥内安装传感器,收集实时数据。分析电机、大梁、支撑杆、运行小车、滑动槽等部件的振动情况,并结合润滑油油质分析等手段,
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场桥健康监测系统
系统监测囊括场桥及装卸货车的全工作流程管理。对场桥,通过传感器进行数据采集,经过数据的预处理、转发和存储,结合自主研发的工程模型以及振动分析和智能算法,从定性和定理两个维度对
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堆高车健康检测系统
本系统以MEMS光纤技术为核心,基于“人工智能+大数据+物联网”技术,使用计算机信息处理技术,包括信号处理、物联感知、神经网络及深度学习等技术,替代传统的基于人工、
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机场跑道安全预警系统
利用自动采集信息的传感设备,为系统运行提供自动、高效、便利的环境;通过智能化设施对跑道的各种信息进行实时采集和统一管理分析,为跑道设施的安全运行提供保障。
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多源异构数据的风机叶片服役状态监测平台
通过建立叶片本体多截面载荷与形变计算方法,进而搭建一套低成本、高可靠性的叶片结构健康监测系统,实现叶片运行状态的载荷、振动、净空实时监测,构建高精度叶片结构健康监测与故障诊断方法,并结合智能算法实现叶片寿命预测。
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风电产品MRO管理系统
在经济快速发展的大背景下,各个行业对于设备和设施的维修、保养和运营需求越来越高,然而企业对设备维护和备件管理过程相对分散,导致维护效率不高、备件供应不及时等问题。因此,需要建立一个全面的MRO系统来管理设备维护和资产保养。
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工业物联网大数据智慧运维平台
澄科科技自主研发的工业物联网大数据智慧运维平台是指通过各种信息传感设备,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,与互联网结合形成
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新能源风电大数据智慧运维平台
澄科科技自主研发的新能源风电大数据智慧运维平台为风场业主提供完备的技术支撑。系统底层基于多种传感器技术,并结合多种其它数据来源,收集风机的收集风机的实时状态数据。
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轨道交通大数据智慧运维平台
轨道交通大数据智慧运维平台是指对城市轨道交通线路中所有的电力、车辆、机电设备、工务、仓储和各个大小维修基地进行监控的分布式计算机集成运维管理系统,该系统除了
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