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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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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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风电产品MRO管理系统
通过集成风电设备全生命周期档案、设备实时监控、故障诊断模块、失效预警机制以及工作流程管理等功能，MRO平台致力于助力风电场实现运维过程的数字化、标准化和智能化，提高运维效率，降低运维成本，确保风电设备的安全稳定运行，为风电场创造更大的价值。
系统特点
（1）通过深度融合无人机、物联网、大数据、智能算法等先进技术，系统能够实时收集和分析设备运行数据，预测设备故障，并提前制定维护计划。
（2）基于历史维护数据和设备性能参数，运用机器学习算法预测设备的维护周期和所需备件，实现智能库存管理。同时，系统还能对备件信息进行全面管理。
（3）制定详细的维修计划，包括预防性维修、计划性维修和紧急维修，能够确保维修工作的有序进行。
（4）智能分析数据，自动触发报警并推荐维护措施，实现高效决策与预测性维护。此外，自动化工单管理与任务分配页大大简化了运维流程，提高运营效率。
系统价值
MRO提供维护、维修、运行全生命周期的把控，为风机设备的安全稳定保驾护航。
（1）提高设备利用率，降低维护成本
（2） 规范维修过程，把控维修效果及进度
（3） 监测管理设备实施状态，减少故障停机时间
（4） 优化供应链，确保备件供应及时可靠
（5） 提升工作流程效率，简化工单处理和记录
