應(yīng)用背景
在現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營中，因設(shè)備故障停機帶來的損失是十分巨大的。傳統(tǒng)的設(shè)備維護方式僅依靠人工進行。運維工作主要采用發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的“救火”模式，預防性維護較差，難以降低故障率，預測管理更是任重道遠。
機泵在石油化工裝置生產(chǎn)中起著至關(guān)重要的作用，但其日常維護工作卻基本靠人工，巡檢難度大、維修成本高、故障無法預知的難題長期困擾作業(yè)人員。
技術(shù)原理
機泵類設(shè)備從投入使用至最終失效，是一個性能逐漸衰退、故障從無到有、從小到大的發(fā)展過程，等到設(shè)備已經(jīng)發(fā)生故障再采取補救措施勢必會影響安全生產(chǎn)。微特多維度數(shù)據(jù)分析診斷模型算法，對機泵類設(shè)備主要易損部件，包括軸承、齒輪、葉輪等部位進行故障診斷分析，將發(fā)現(xiàn)故障時間提前至少30天，讓管理人員有充分時間做出維護、維修、備件等計劃，保障設(shè)備安全作業(yè)的同時，最大程度減少了故障帶來的損失。
微特創(chuàng)新研發(fā)的故障診斷綜合譜診斷?法，針對故障綜合譜的復雜性開發(fā)的算法?具集，集成多種時頻域分析?法?撐數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)低頻寬范圍數(shù)據(jù)分析、動態(tài)數(shù)據(jù)分析、?線性、?穩(wěn)定故障特征提取、故障診斷與故障預測，普遍適?于各類設(shè)備。
微特故障診斷數(shù)據(jù)算法，針對機泵設(shè)備故障的復雜性集成了多種特征量提取和分析，完成對故障的定性、定位、定量，該系統(tǒng)適用范圍廣泛，具有檢測效率高、精度高的特點，無需停工停產(chǎn)人工開機檢修就能準確診斷出設(shè)備的故障類型、故障位置及故障程度。
解 決 方 案
有線監(jiān)測部分
現(xiàn)有監(jiān)測診斷系統(tǒng)不能實時準確診斷機泵類設(shè)備的準確故障類型，故障位置與故障程度，主要靠??檢修，不能預知故障，檢修成本?。泵類設(shè)備從投?使??最終失效是?個性能逐 步衰退、故障從?到有、從?到?逐漸發(fā)展的過程，在過程中分別經(jīng)歷：正常?作期（?故障）、性能衰退期（故障從?到?）、完全失效期（故障嚴重超過失效標準）。
?線監(jiān)測部分
微特技術(shù)研發(fā)的機泵故障綜合譜診斷?法，針對故障綜合譜的復雜性開發(fā)算法?具，集成多種時頻域分析?法 ?撐數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)低頻寬范圍數(shù)據(jù)分析、動態(tài)數(shù)據(jù)分析、?線性、?穩(wěn)定 故障特征提取、故障診斷與故障預測， 普遍適?于各類?化?業(yè)機泵類的監(jiān)測。
機泵類設(shè)備的主要易損部件主要包括軸承、?輪、軸、葉輪等，其中軸承 絕?多數(shù)是滾動軸承，少數(shù)泵采?滑動 軸承。
故障診斷主要包括故障程度判斷與故障定位，其中故障程度判斷依據(jù)時域統(tǒng)計特征、頻域統(tǒng)計特征和時頻域統(tǒng)計特征。
實時采集并展?泵的監(jiān)測數(shù)據(jù)，傳輸?監(jiān)控中?進?數(shù)據(jù)展?，可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，形成?、?、季、年的健康狀態(tài)匯總曲 線、報表，為泵類設(shè)備運?、管理及維修決策提供科學依據(jù)。
方案優(yōu)勢
提升整體收入，降低生產(chǎn)、管理、運營等成本，提升利潤。
微特機泵狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷多維度分析系統(tǒng)，集安全管控和預測性維護于一體，解決機泵設(shè)備管理兩大難題，助力企業(yè)設(shè)備管理智能化升級。
案例展示
微特故障多維度分析系統(tǒng)已成功應(yīng)用于數(shù)個大型企業(yè)集團的設(shè)備中，準確診斷設(shè)備故障類型，提供維修建議，保證吊車的安全運行。提高生產(chǎn)安全性、提高生產(chǎn)與管理效率、降低故障停機率45%、降低維修費30%，幫助企業(yè)降低生產(chǎn)、管理、運營等成本，提升利潤。
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