风机螺栓智能监测系统
全程使用新布设光纤,每台风机使用1个风机交换机;优点在于每台机组一次性完成基础建设,便于后期视频、无线、振动监测等技改使用。整台机组采用1台螺栓监测主机,总共覆盖机组24个测点。通过对叶跟螺栓安装螺栓轴力测量探头来精准测量螺栓预紧力,对叶片运行状态下的载荷的研究提供数据依据,建立合理的风机运行管理机制,为推动风机规范化管理和生产提供保障。
系统特点
(1)实时性更强:轮询版采样方案需要按照一定的顺序逐个对螺栓进行采样,这可能导致某些螺栓的状态变化无法被及时捕捉到。而提高采样频率则可以实现对所有螺栓的实时监测,确保不漏过任何异常情况。
(2)数据更加丰富:提高采样频率可以获取更多的数据点,从而更加详细地反映螺栓轴力的变化情况。这使得数据分析更加准确,有助于提高诊断的准确率。
(3)适应更复杂的应用场景:在某些需要高精度、高响应速度的应用场景中,如叶片螺栓(风电机组满功率运行时转速高,载荷变化率高),提高采样频率可以确保传感器能够满足这些要求,实现对螺栓状态的实时监测和预警。
系统优势
(1)
提高监测精度和分辨率:较高的采样频率有助于更准确地捕捉螺栓轴力的细微变化,使得测量结果更加精确。这有助于及时发现螺栓的异常情况,为运维人员提供更为准确的决策依据。
(2)
增强动态响应能力:高采样频率使得传感器能够更快地响应螺栓轴力的变化。在风电机组运行过程中,螺栓轴力可能会受到多种因素的影响而发生波动,高采样频率能够确保传感器及时捕捉到这些变化,从而实现对螺栓状态的实时跟踪。
(3)
支持更复杂的信号分析:在信号处理和分析中,较高的采样频率有助于更准确地提取信号的特征。例如,在振动分析中,高采样频率可以捕捉到更高频率的振动成分,为螺栓状态的诊断提供更加丰富的信息。
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融合光谱煤质快速分析
采用近红外光谱、X射线荧光光谱、表面形貌的融合多维感知技术,并基于人工智能的多模态信号处理算法将两者信息进行有效融合,实现煤炭成分的快速、准确、鲁棒、无损分析,可以从煤炭生产、煤炭运输和煤炭应用全产业链各个环节实现发热量等煤质关键指标的实时检测,实现智能化与无人化的煤质快速检测,结合生产流程控制需求,助力企业数字化转型。
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皮带智能监测
集成热成像、雷达、光纤及 AI 技术,可实时监测皮带火灾、跑偏、打滑、托辊故障等异常状态。通过声纹分析与振动特征提取算法,托辊故障检出率超 97%,且能联动降温灭火装置预防火灾;AI 平台可分析多传感器数据实现智能预警,同时采用截面流量雷达技术,实时监测皮带物料流量,为生产调度提供数据支持。
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烟道结构安全监测
高精度高可靠感知系统,由卫星定位装置、三维姿态感知装置、微变形智能感知装置和竖向位移敏感感知装置组成,可全方位采集烟道结构数据;多源数据融合体系,基于多源异构数据融合技术,通过终端设备、数据网关和边缘软件对传感器采集的数据进行汇总与解析处理;智能化分析与预警系统,融合三维数字孪生技术与机器学习算法,构建烟道沉降趋势智能分析与预警系统,实现从“被动响应”到“主动预防”的转变,保障烟道稳定运行。
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除尘器在线监测系统
通过应力、变向等多维度数据融合在线监控,分析电除尘器超载时的结构变化以确定分阶段预警指标;再搭建应力三维在线模型、动态云图预警界面,开发灰斗支架等专项监控系统,形成与控制软件衔接、支持声光及远程预警的分级智能体系;最终将其嵌入智慧除尘控制系统,为设备安全运行增设多道防线,提升运行可靠性,实现“环保安全运行”创新模式。
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筒仓结构安全在线监测与智能评估
通过多种传感器实时监测筒仓内部温度、烟气浓度、可燃及有害气体浓度、料位高度等参数,全面掌握储煤状态。传感器信号经数字仪表和智能模块采集后,实现现场显示、报警,PLC和上机位系统,达成远程监控。系统具备手动、自动运行功能,就地与远程操作可无忧切换,且就地操作优先级更高,保障工作人员安全。
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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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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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