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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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轨道巡检智慧运维系统
我国城市轨道的行车条件是相当复杂的。高速度、高密度、大运量的复杂行车条件下,列车作用于轨道机构的荷载频率和大小越来越高,迫切需要对轨道进行改造或设计出结构更合理的轨道形式,使之能很好的与不断变化的运营条件相适应。
列车运行要求轨道经常保持高平顺性,而运营中的重载列车对轨道的破坏力使得保持高平顺性提出了挑战。在线路动态监测方面逐步形成了以大型探伤检测车为综合检测体系。静态检查从传统的手工检查向机械电子线路检查仪、三位精密测量系统等新型检测手段转变。

系统特点
本公司研发了一款轨道智能检测系统,主要用于自动检测轨道扣件的完整性及紧固性。系统通过工业相机及频闪光源组成的图像采集模块得到钢轨内外的扣件信息及感应板左右两侧的螺栓信息,同时通过一个装有相机及光源的悬臂采集第三轨表面的伤损信息,通过图像处理软件及算法智能、快速、可靠地检测扣件、螺栓及第三轨的实时状态,包括丢失、损坏、异物等。检测完毕后,系统同步生成本次检测的数据报表、统计分析表、变化曲线分析图等,作为养护维修的依据。经过实验测试应用,本系统能够有效地检测并反馈扣件、螺栓、第三轨的异常状态,是地铁工务维护人员巡查轨道的快速有力的辅助工具。
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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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