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基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷測(cè)試床
測(cè)試床   2019-05-28
主體單位:
聯(lián)合單位:

朗坤智慧成立于1999年,總部位于江蘇省南京市,是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的工業(yè)領(lǐng)域信息化整體解決方案提供商。公司秉承“連接、共享、融合、生態(tài)”的經(jīng)營(yíng)理念,持續(xù)創(chuàng)新,開(kāi)放合作,在“智慧工廠、智慧園區(qū)、智慧城市”領(lǐng)域構(gòu)建起“管理咨詢、解決方案與產(chǎn)品、IT運(yùn)維服務(wù)、IT監(jiān)理服務(wù)”的全流程全壽期服務(wù)體系。

一、關(guān)鍵詞

遠(yuǎn)程診斷、邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、設(shè)備感知、專家診斷系統(tǒng)

二、發(fā)起公司和主要聯(lián)系人聯(lián)系方式

發(fā)起公司
朗坤智慧科技股份有限公司
主要聯(lián)系人
嚴(yán)云峰,副總經(jīng)理,負(fù)責(zé)本項(xiàng)目的總體策劃和研發(fā)組織工作,13913940312。


三、合作公司

江蘇省國(guó)信資產(chǎn)管理集團(tuán)有限公司,火電關(guān)鍵設(shè)備監(jiān)測(cè);
山東能源臨沂礦業(yè)集團(tuán)責(zé)任有限公司,煤礦關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)測(cè);
南京大學(xué),提供故障診斷人工智能算法模型。


四、測(cè)試床項(xiàng)目目標(biāo)和概述

本測(cè)試床項(xiàng)目針對(duì)當(dāng)前工業(yè)設(shè)備管理、運(yùn)維檢修領(lǐng)域存在的問(wèn)題,提出一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷解決方案,廣泛采集各種大型工業(yè)設(shè)備運(yùn)行和狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),建立設(shè)備大數(shù)據(jù)平臺(tái),采用專業(yè)的信號(hào)分析技術(shù),將遠(yuǎn)程技術(shù)專家人工診斷與智能診斷相結(jié)合,解決目前工業(yè)設(shè)備故障診斷面臨的故障樣本少、專業(yè)技術(shù)人員缺乏等矛盾,為工業(yè)企業(yè)提供遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、故障診斷等專業(yè)的運(yùn)維服務(wù)。

五、測(cè)試床解決方案架構(gòu)

(一)     測(cè)試床應(yīng)用場(chǎng)景
建立車(chē)間、部門(mén)、工廠、集團(tuán)、云平臺(tái)五級(jí)應(yīng)用,主要應(yīng)用場(chǎng)景如下:
l  車(chē)間
數(shù)據(jù)檢測(cè)、設(shè)備檢查,接收平臺(tái)設(shè)備診斷報(bào)告及運(yùn)維檢修改善建議。
l  部門(mén)
設(shè)備監(jiān)視、預(yù)警信息處理,輔助分析設(shè)備狀態(tài),調(diào)度車(chē)間運(yùn)行方式。
l  工廠
全廠綜合監(jiān)視,處理關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)異常事件,執(zhí)行集團(tuán)設(shè)備管理及生產(chǎn)調(diào)度指令。
l  集團(tuán)
全集團(tuán)設(shè)備狀態(tài)評(píng)估、統(tǒng)計(jì)對(duì)標(biāo)分析、異常監(jiān)控、檢修運(yùn)維策略優(yōu)化。
l  云平臺(tái)
專家遠(yuǎn)程診斷服務(wù)、設(shè)備故障預(yù)警審查、設(shè)備數(shù)據(jù)建模維護(hù)配置。

(二)      測(cè)試床重點(diǎn)技術(shù)
1.      數(shù)據(jù)采集技術(shù)
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷面向的對(duì)象復(fù)雜,數(shù)據(jù)源多種多樣,有離散控制系統(tǒng)(DCS)、管理信息系統(tǒng)(MIS)、廠級(jí)監(jiān)控系統(tǒng)(SIS)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)等,以及設(shè)備設(shè)計(jì)、試驗(yàn)、維修等相關(guān)數(shù)據(jù)的EAM系統(tǒng)等。測(cè)試床需要具備對(duì)不同設(shè)備的監(jiān)測(cè)儀表、終端、控制系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源的海量實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一采集、處理、傳輸、存儲(chǔ)和管理的能力。

2.      工業(yè)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)
設(shè)備互聯(lián)是工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧化轉(zhuǎn)型的第一步;朗坤從提升設(shè)備連接能力與設(shè)備智能化兩方面入手,通過(guò)智能化的網(wǎng)關(guān)軟件與完善的設(shè)備組網(wǎng)方案,打造一個(gè)智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),幫助用戶解決設(shè)備接入難、設(shè)備自主功能弱的難題。
朗坤從設(shè)備接入場(chǎng)景、設(shè)備接入網(wǎng)關(guān)、設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)與安全、設(shè)備接入平臺(tái)服務(wù)幾個(gè)方面入手,設(shè)計(jì)了一套完整的工業(yè)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)解決方案,目前解決方案已經(jīng)開(kāi)發(fā)落地,主要由設(shè)備端的網(wǎng)關(guān)軟件、平臺(tái)側(cè)的設(shè)備接入管理系統(tǒng)以及完善網(wǎng)絡(luò)接入硬件方案組成,朗坤工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以其無(wú)處不在的智能化設(shè)備感知能力,能夠?yàn)槠髽I(yè)智慧化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案)


l  網(wǎng)關(guān)軟件功能介紹
工業(yè)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)是朗坤工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)邊緣側(cè)解決方案的核心組件,朗坤基于19年的設(shè)備端數(shù)據(jù)采集處理經(jīng)驗(yàn),通過(guò)整合平臺(tái)化思想、邊緣計(jì)算概念以及互聯(lián)網(wǎng)思維,打造了一個(gè)通用的工業(yè)設(shè)備智能連接平臺(tái)。網(wǎng)關(guān)軟件主要功能如下表。

功能類別功能描述
采集功能1、 按照配置定時(shí)執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)
2、 接受控制指令,控制設(shè)備運(yùn)行
3、 提供常用設(shè)備通訊協(xié)議庫(kù)
4、 提供協(xié)議二次開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)模板
計(jì)算功能1、 完成一次采集數(shù)據(jù)的二次計(jì)算
2、支持計(jì)算腳本的編輯與測(cè)試工作
模型發(fā)布1、 加載算法模型,通過(guò)分析設(shè)備原始數(shù)據(jù)給出決策指導(dǎo)
2、 模型庫(kù)功能,支持自定義開(kāi)發(fā)模型添加到模型庫(kù)
本地緩存提供數(shù)據(jù)共享平臺(tái),為邊緣計(jì)算等功能提供數(shù)據(jù)接口
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)1、 按照配置上傳實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)至云端
2、 網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)緩存功能
3、 接收并下發(fā)云端控制指令
系統(tǒng)管理系統(tǒng)配置、系統(tǒng)監(jiān)控、日志管理、系統(tǒng)升級(jí)、遠(yuǎn)程控制
二次開(kāi)發(fā)1、 通訊協(xié)議二次開(kāi)發(fā)
2、 設(shè)備模型二次開(kāi)發(fā)

l  設(shè)備接入管理系統(tǒng)介紹
朗坤設(shè)備接入管理系統(tǒng)支持以租戶為單位的設(shè)備統(tǒng)一管理,用戶注冊(cè)開(kāi)通即可使用,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)關(guān)、設(shè)備的云端統(tǒng)一管理、監(jiān)控。

模塊名稱功能描述
設(shè)備接入提供企業(yè)設(shè)備接入監(jiān)控、配置、事件報(bào)警功能。
規(guī)則引擎支持基于JSON、二進(jìn)制格式的設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)、存儲(chǔ)。
接入SDK提供Https、SDK(JAVA/C++等語(yǔ)言)等接口方便開(kāi)發(fā)者基于平臺(tái)做數(shù)據(jù)設(shè)備接入二次開(kāi)發(fā)
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL等
租戶管理租戶的權(quán)限、授權(quán)信息,租戶下用戶賬戶信息
安全保護(hù)從用戶認(rèn)證、通訊加密、權(quán)限控制等方面嚴(yán)格控制通訊過(guò)程,用戶信息、數(shù)據(jù)的安全。

3.      時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)
TrendDB是朗坤自主研發(fā)的一套大型通用分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件,包含完整的實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),及應(yīng)用開(kāi)發(fā)所需要的套裝軟件:管理工具、開(kāi)發(fā)工具、分析應(yīng)用和對(duì)外接口。TrendDB提供全方位處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的功能,同時(shí)對(duì)開(kāi)發(fā)應(yīng)用提供了全面支撐。

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在壓縮效率、分布式、吞吐量、實(shí)時(shí)歷史緩存等關(guān)鍵指標(biāo)方面都處于領(lǐng)先地位,關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)如下:

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4.      數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)
采用數(shù)字濾波、計(jì)算階比跟蹤、包絡(luò)解調(diào)及重采樣等技術(shù),用于工業(yè)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)降噪、變速變工況下振動(dòng)信號(hào)分析、軸承部件故障微弱沖擊信號(hào)提取等,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障特征提取,方便遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)專家對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行分析診斷,或者通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障智能診斷。
5.      人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
建立設(shè)備故障診斷模型,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法,對(duì)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集的故障樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),不斷提高模型診斷精度,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的智能診斷。

(三)          技術(shù)創(chuàng)新性及先進(jìn)性
1.      采用基于DSP+FPGA+ARM結(jié)構(gòu)的嵌入式信號(hào)采集技術(shù),增加了信號(hào)采集的實(shí)時(shí)性、可靠性和穩(wěn)定性;
2.      采用邊緣計(jì)算技術(shù),系統(tǒng)具備一定的智能化預(yù)警能力;
3.      采用了計(jì)算階比跟蹤和數(shù)字包絡(luò)分析等大量專業(yè)的信號(hào)分析技術(shù);
4.      對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)采取了時(shí)間稀釋及工況標(biāo)記相結(jié)合的優(yōu)化技術(shù),在常規(guī)存儲(chǔ)硬件條件下同時(shí)滿足了實(shí)時(shí)分析的高密度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及異常數(shù)據(jù)的永久存儲(chǔ)要求;
5.      采用多維專業(yè)檢測(cè)綜合狀態(tài)評(píng)價(jià)技術(shù),使診斷對(duì)象結(jié)果更加全面可靠;
6.      平臺(tái)提供故障機(jī)理專家規(guī)則知識(shí)庫(kù)診斷和大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)兩種故障分析模式,可以根據(jù)設(shè)備模型和數(shù)據(jù)的完整度選擇恰當(dāng)?shù)姆治瞿P停岣吡斯收戏治龅倪m用性和準(zhǔn)確性。

(四)          測(cè)試床解決方案架構(gòu)
本測(cè)試床通過(guò)在設(shè)備層采集大型工業(yè)設(shè)備運(yùn)行時(shí)DCS、SIS、DEH、PLC及部分智能儀表數(shù)據(jù),以及轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備運(yùn)行時(shí)振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù),遠(yuǎn)程傳輸?shù)皆O(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),經(jīng)過(guò)專業(yè)的信號(hào)分析技術(shù)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和特征提取,形成設(shè)備故障特征數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、技術(shù)專家人工分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建立設(shè)備故障診斷模型,形成故障診斷知識(shí)庫(kù),為工業(yè)設(shè)備運(yùn)行提供基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、故障診斷專業(yè)技術(shù)服務(wù)和遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)。

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工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)圖


六、預(yù)期成果

搭建數(shù)據(jù)中心、專家診斷系統(tǒng)、遠(yuǎn)程在線服務(wù)平臺(tái),組成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),將設(shè)備制造商、專業(yè)診斷專家服務(wù)團(tuán)隊(duì)、工廠(設(shè)備擁有方及使用方)、軟件平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)融入到一個(gè)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、專業(yè)知識(shí)共享、專家資源共享,通過(guò)移動(dòng)數(shù)據(jù)降低設(shè)備人員流動(dòng)成本,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)劣化趨勢(shì),優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行維修策略,節(jié)約運(yùn)維檢修費(fèi)用,提高設(shè)備效能和利用率。具體包括以下三個(gè)層面的預(yù)期成果:

(一)          測(cè)試床的預(yù)期測(cè)試結(jié)果,針對(duì)測(cè)試項(xiàng)
1.      建設(shè)一個(gè)行業(yè)大數(shù)據(jù)中心
以國(guó)信集團(tuán)、臨礦集團(tuán)為基點(diǎn),搭建行業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)中心,實(shí)時(shí)采集電廠、礦井設(shè)備數(shù)據(jù),為大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程故障診斷提供數(shù)據(jù)支撐,使設(shè)備故障預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)、可靠;
2.      建設(shè)一個(gè)礦業(yè)、能源行業(yè)設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理平臺(tái)
基于大數(shù)據(jù),建立設(shè)備故障樣本數(shù)據(jù)庫(kù),采用專家診斷與人工智能診斷相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)故障早期預(yù)測(cè)以及設(shè)備健康評(píng)估;
3.      開(kāi)辟一套行業(yè)設(shè)備服務(wù)模式
集聚專家資源,集中診斷;集中維修隊(duì)伍,人才資源合理利用。使用方、生產(chǎn)商、專家、政府合作,搭建重型設(shè)備的制造、運(yùn)維、診斷、檢修生態(tài)圈,提供平臺(tái)化服務(wù),并能進(jìn)行產(chǎn)業(yè)推廣,推動(dòng)礦山、能源等行業(yè)設(shè)備集聚。

(二)          商業(yè)價(jià)值
基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷測(cè)試床為企業(yè)、高校、研究院所、制造商、工業(yè)服務(wù)商提供了一個(gè)共享的技術(shù)服務(wù)平臺(tái),充分利用現(xiàn)有的高校、研究院、制造商、使用方等單位的專家資源和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)與AI技術(shù),為企業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)維服務(wù)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持,這一技術(shù)服務(wù)模式和共享服務(wù)平臺(tái)具有廣闊的應(yīng)用市場(chǎng),商業(yè)價(jià)值巨大。

(三)          經(jīng)濟(jì)效益
基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷測(cè)試床可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大型工業(yè)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和故障診斷,充分利用制造商、高校、研究院所的技術(shù)專家,為工業(yè)企業(yè)設(shè)備管理提供技術(shù)指導(dǎo),大幅降低企業(yè)設(shè)備維修成本,解決當(dāng)前企業(yè)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)中存在的維修不足導(dǎo)致的故障頻發(fā)以及過(guò)維修導(dǎo)致維修成本居高不下等問(wèn)題,提高了企業(yè)設(shè)備管理效率、降低設(shè)備故障率和停產(chǎn)時(shí)間,提高了設(shè)備可用率,為企業(yè)創(chuàng)造可觀的的經(jīng)濟(jì)效益。

(四)          社會(huì)價(jià)值
基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷測(cè)試床的應(yīng)用推廣,有力的推動(dòng)了設(shè)備運(yùn)行維護(hù)體系的變革,改變現(xiàn)有的設(shè)備預(yù)防性維護(hù)向預(yù)測(cè)性維護(hù)和狀態(tài)檢修方向發(fā)展,大大減輕預(yù)防性定期檢修帶來(lái)的社會(huì)資源的浪費(fèi)(過(guò)維修)和人力成本的增加,同時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷的推廣也提升了設(shè)備技術(shù)專家這一緊缺資源的價(jià)值和有效利用率,對(duì)社會(huì)進(jìn)步和技術(shù)發(fā)展起到積極地推動(dòng)作用。


七、測(cè)試床技術(shù)可行性

本測(cè)試床需要測(cè)試的技術(shù)包括物理平臺(tái)和軟件平臺(tái)兩部分,以軟件平臺(tái)為主。

(一)    物理平臺(tái)
l  振動(dòng)傳感器
采集精度、信號(hào)類型、數(shù)據(jù)同步性等。
l  網(wǎng)關(guān)設(shè)備
支持設(shè)備通過(guò)以太網(wǎng)、串口物理通訊;
通過(guò)透?jìng)鞣绞讲杉瘮?shù)據(jù);
支持4G、WIFI兩種網(wǎng)絡(luò)通訊模塊,云端解析;
支持離線運(yùn)行,通過(guò)移動(dòng)APP配置。
l  手持終端
測(cè)溫、測(cè)振、存儲(chǔ)容量、電池容量、防護(hù)等級(jí)(防塵、防水、防爆、跌落)、攝像、定位、通訊網(wǎng)絡(luò)等。
l  移動(dòng)設(shè)備
操作系統(tǒng)、屏幕、通訊網(wǎng)絡(luò)、電池容量、防護(hù)等級(jí)等。

(二)    軟件平臺(tái)
l  數(shù)據(jù)采集
本地緩存、自動(dòng)恢復(fù)、穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性、完整性、準(zhǔn)確性、遠(yuǎn)程配置等。
l  數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
存儲(chǔ)測(cè)點(diǎn)容量、存儲(chǔ)精度、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)容量等。
l  數(shù)據(jù)服務(wù)
響應(yīng)速度、開(kāi)放程度、接口方式、數(shù)據(jù)安全等。
l  專家診斷
自動(dòng)診斷、人工診斷、遠(yuǎn)程診斷、分析工具、分析模型等。
l  在線監(jiān)視
刷新頻率、監(jiān)測(cè)范圍、數(shù)據(jù)融合效果、用戶體驗(yàn)等。
l  狀態(tài)評(píng)估與預(yù)警
實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、可追溯性等。


八、和AII技術(shù)的關(guān)系

(一)    與AII總體架構(gòu)的關(guān)系
本測(cè)試床遵循并應(yīng)用了AII總體架構(gòu)中的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、標(biāo)識(shí)解析、平臺(tái)與支撐、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、安全及應(yīng)用中的一部分標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)鍵部分詳見(jiàn)下表:

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(二)      AII安全
遵循煤礦、電力行業(yè)安全防護(hù)規(guī)定,按照“安全分區(qū)、網(wǎng)絡(luò)專用、橫向隔離、縱向認(rèn)證”的基本原則,采用在Ⅰ區(qū)與Ⅲ區(qū)之間配置物理隔離裝置的部署方式,確保電力實(shí)時(shí)閉環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)及調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全,以抵御黑客、病毒、惡意代碼等通過(guò)各種形式對(duì)系統(tǒng)發(fā)起的惡意破壞和攻擊。

(三)      風(fēng)險(xiǎn)模型
廠礦側(cè)部署工業(yè)環(huán)網(wǎng)及數(shù)據(jù)本地緩存、斷點(diǎn)續(xù)傳和自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集策略,以應(yīng)對(duì)廠礦側(cè)與集團(tuán)側(cè)或云端之間的通訊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境比較脆弱的實(shí)際問(wèn)題。

(四)      安全聯(lián)系人
胡杰英,負(fù)責(zé)本測(cè)試床項(xiàng)目的數(shù)據(jù)隔離、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)授權(quán)等信息管理安全。

(五)      與已存在AII測(cè)試床的關(guān)系
本測(cè)試床采用了時(shí)間稀釋、工況標(biāo)記等振動(dòng)數(shù)據(jù)的彈性存儲(chǔ),振動(dòng)、紅外、超聲、電流頻譜、油液等綜合檢測(cè)評(píng)估模型,遠(yuǎn)程在線診斷服務(wù)模式等多種獨(dú)創(chuàng)實(shí)用技術(shù),在平臺(tái)層面實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)訂閱的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程專家診斷功能,與現(xiàn)有已存在AII測(cè)試床都存在巨大的差異。


九、交付件

第一階段:建立智能傳感器、設(shè)備網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)傳輸通道,實(shí)現(xiàn)本地緩存、邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)采集上傳云端、遠(yuǎn)程配置管理等功能,階段交付件為智能網(wǎng)關(guān)平臺(tái)。
第二階段:建立遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)與參數(shù)預(yù)警平臺(tái),實(shí)現(xiàn)設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)、振動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)、紅外成像數(shù)據(jù)、油液化驗(yàn)數(shù)據(jù)、超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)、電流頻譜檢測(cè)數(shù)據(jù)等復(fù)雜類型數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)刷新與歷史檢索、參數(shù)異常預(yù)警等高效數(shù)據(jù)服務(wù),階段交付件為遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。
第三階段:建立專家診斷系統(tǒng)與設(shè)備遠(yuǎn)程診斷平臺(tái),實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)在線評(píng)估、遠(yuǎn)程專家診斷等專家遠(yuǎn)程診斷服務(wù)功能,階段交付物為設(shè)備故障建模工具及設(shè)備故障遠(yuǎn)程診斷服務(wù)平臺(tái)。


十、測(cè)試床使用者

電力集團(tuán)、煤礦集團(tuán)的設(shè)備診斷專家、設(shè)備管理專家、運(yùn)行人員、檢修人員都需要通過(guò)本系統(tǒng)監(jiān)視設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化與優(yōu)化檢修決策。
1.      設(shè)備診斷專家
熟悉設(shè)備結(jié)構(gòu)、設(shè)備特性、故障模式,利用平臺(tái)專家系統(tǒng)及分析工具,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)評(píng)估,為設(shè)備管理專家、運(yùn)行人員、檢修人員提供遠(yuǎn)程指導(dǎo)。
2.      設(shè)備管理專家
熟悉設(shè)備結(jié)構(gòu)、設(shè)備特性,精通設(shè)備管理方法,利用檢測(cè)數(shù)據(jù)及專家診斷數(shù)據(jù),檢查設(shè)備管理水平,制定設(shè)備運(yùn)維、檢修方案。
3.      運(yùn)行人員
熟悉設(shè)備運(yùn)行維護(hù)操作規(guī)程,接收平臺(tái)預(yù)警通知信息、輔助診斷專家確認(rèn)故障現(xiàn)象、接收設(shè)備管理專家和診斷專家的遠(yuǎn)程指導(dǎo)。
4.      檢修人員
熟悉設(shè)備結(jié)構(gòu)和檢修操作規(guī)程,根據(jù)專家診斷系統(tǒng)及設(shè)備管理專家、故障診斷專家的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果、分析診斷結(jié)論及維修建議,接受遠(yuǎn)程維修策略指導(dǎo)。


十一、  知識(shí)產(chǎn)權(quán)說(shuō)明

朗坤智慧科技股份有限公司對(duì)本測(cè)試床的建設(shè)、運(yùn)營(yíng)、使用擁有產(chǎn)權(quán);
江蘇省國(guó)信資產(chǎn)管理集團(tuán)有限公司、山東能源臨沂礦業(yè)集團(tuán)責(zé)任有限公司對(duì)本測(cè)試床在各自集團(tuán)內(nèi)部的使用擁有產(chǎn)權(quán)。


十二、 部署,操作和訪問(wèn)使用

本測(cè)試床采用集中部署、多級(jí)應(yīng)用的架構(gòu)模式,需要將分散在全國(guó)各地礦站的7大業(yè)務(wù)系統(tǒng)的振動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)實(shí)時(shí)過(guò)程數(shù)據(jù)及運(yùn)維業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集傳輸并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同處理,貫穿礦側(cè)工業(yè)環(huán)網(wǎng)、礦側(cè)辦公網(wǎng)絡(luò)及集團(tuán)辦公網(wǎng)絡(luò),然后利用集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)同步至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遠(yuǎn)程診斷云平臺(tái)。本測(cè)試床存在地理分布廣、網(wǎng)絡(luò)通訊鏈路節(jié)點(diǎn)多、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、時(shí)效性要求高等特點(diǎn),為實(shí)現(xiàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)的可靠性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、全面性,擬采用以下網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu):

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十三、     資金

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十四、     時(shí)間軸

本測(cè)試床屬于歷時(shí)多年的研究項(xiàng)目,主要分為以下幾個(gè)關(guān)鍵的時(shí)間點(diǎn):
第一階段為智能網(wǎng)關(guān)平臺(tái)研發(fā)及試點(diǎn)實(shí)施階段,計(jì)劃歷時(shí)6個(gè)月(2018.2~2018.7),完成臨礦集團(tuán)數(shù)據(jù)接入與存儲(chǔ)工作;完成國(guó)信集團(tuán)下屬能源企業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)的接入與存儲(chǔ)工作。

第二階段為遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)與參數(shù)預(yù)警平臺(tái)研發(fā)與試點(diǎn)實(shí)施階段,計(jì)劃歷時(shí)4個(gè)月(2018.8~2018.12),完成臨礦集團(tuán)的綜合監(jiān)視頁(yè)面組態(tài)、設(shè)備數(shù)據(jù)關(guān)系建模、參數(shù)預(yù)警建模及專業(yè)診斷分析工具(振動(dòng)分析、超聲分析、電流頻譜分析、紅外攝像分析、油液質(zhì)量分析)的研發(fā)。完成國(guó)信集團(tuán)下屬能源企業(yè)主要生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)視畫(huà)面的建設(shè),構(gòu)建工廠工藝模型。

第三階段為診斷模型深度應(yīng)用階段,計(jì)劃歷時(shí)8個(gè)月(2018.10~2019.5),建立煤礦重點(diǎn)設(shè)備類型的專家診斷模型。構(gòu)建國(guó)信集團(tuán)下屬能源企業(yè)關(guān)鍵設(shè)備的設(shè)備畫(huà)像,并實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

第四階段為建設(shè)行業(yè)生態(tài)服務(wù)圈,計(jì)劃歷時(shí)6個(gè)月(2019.6~2019.12),建立設(shè)備廠商、臨礦集團(tuán)、國(guó)信集團(tuán)、專家診斷團(tuán)隊(duì)、專業(yè)檢修公司的數(shù)據(jù)共享協(xié)同平臺(tái)。基于臨礦集團(tuán)、國(guó)信集團(tuán)的試點(diǎn),共同向其它同類型企業(yè)輸出平臺(tái)的設(shè)備遠(yuǎn)程診斷能力。


十五、     附加信息

本測(cè)試床項(xiàng)目的關(guān)鍵功能模塊,包括智能感知、信號(hào)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù),都是基于平臺(tái)化建模組態(tài)設(shè)計(jì)模式,具有很強(qiáng)的可移植性。采用的振動(dòng)、紅外、超聲、油液、電流頻譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵專業(yè)檢測(cè)診斷技術(shù),可識(shí)別的故障機(jī)理具備一定的普適性,能夠有效分析診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械、電機(jī)、電氣設(shè)備、真空類或高壓類容器設(shè)備,除適合應(yīng)用在火電、煤礦之外,也適宜于水電、風(fēng)電、光伏發(fā)電、冶金、采礦等對(duì)設(shè)備可靠度要求高的重資產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)。


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