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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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场桥健康监测系统
湖南澄科科技有限公司自主研发的场桥监测系统,为港口场桥货物装卸过程的安全保驾护航。系统监测囊括场桥及装卸货车的全工作流程管理。
场桥部分
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场桥健康状态进行实时监控,提高场桥使用寿命,降低场桥维修风险。

系统特点
(1)基于国内高端传感器技术,对场桥关键部位进行布点,准确实时获取场桥的一手信息,为后续的分析与监测提供可靠的数据保障。
(2)采用自主研发的分析模型、振动分析算法和人工智能算法,对场桥数据进行实时在线分析和离线统计分析,以自纠错方式不断提升模型和算法的准确性和可靠性,为场桥的健康状况提供准确的判断信息并给出恰当的维保建议。
装卸货车部分
借助高端工业相机进行图片数据采集、保存和图像分析,对于潜在的翻车趋势进行提前预警,避免港口场桥在生产作业过程中发生重大安全生产事故,保障现场生产作业的安全。

系统特点
(1)依托国际大厂家的工业标准相机保证采集图像的高可用性,结合提供的相机API,实现对相机的灵活控制以应对复杂的外部环境。
(2)自主研发图像识别算法,对于图像中的车辆轮胎进行精确识别,提升危险情况判断的准确性和及时性。
(3)基于红外线感应设备进行车辆就位状态确认,保证场桥作业开始与结束状态的准确判定。
系统价值
(1)安全性
通过图像的实时采集,分片存储和图像识别算法的分析,在场桥装卸作业过程中,对货车的轮胎离地状况进行实时监控,及时发现作业过程中货车出现翻车趋势的危险情况。
(2)性价比
整个系统方案采用的硬件均为满足现场作业实际情况的高质量硬件,包括相机、工控机、无线网络设备,均采用业界知名厂家产品。软件部分包括相机控制程序、PLC控制程序以及图像智能识别算法均为自主研发。在高效完成业务功能的情况下,通过合理地控制软硬件成本,提升解决方案的性价比。
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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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