ABB Ability 數(shù)字化方案助力礦石碼頭實現(xiàn)預測性維護

ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案針對礦石碼頭關鍵機組，如卸船機、堆取料斗輪機等設備結(jié)合現(xiàn)場實際工況及設備結(jié)構特點，采取“量身定制“的硬件搭配和算法部署用于數(shù)據(jù)采集和故障診斷分析。

對于卸船機此類非穩(wěn)態(tài)工況的機組，采用有線溫振一體傳感器+多通道數(shù)據(jù)采集器的硬件組合進行數(shù)據(jù)采集，利用轉(zhuǎn)速觸發(fā)采集機制對卸船機運作時的數(shù)據(jù)進行及時有效采集并進行分析。與此同時，利用四合一（振動/溫度/磁場/聲音傳感器）無線智能傳感器采集斗輪機組及皮帶機的相關數(shù)據(jù)，使整套系統(tǒng)性價比更高。

在設備維護和管理領域，ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案采用前沿的故障診斷及健康監(jiān)測算法，為客戶提供 出色的設備管理解決方案。以下是ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案核心算法模型的詳細功能介紹：

1. 故障診斷及健康監(jiān)測算法

ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案的故障診斷及健康監(jiān)測算法是基于前沿的智能決策模型，旨在通過實時監(jiān)測和分析設備的運行狀態(tài)，提供高效的故障預警和診斷建議。具體功能包括：

?健康監(jiān)測：當健康監(jiān)測算法識別到某臺設備出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)會自動優(yōu)化決策，增強對該設備的實時健康監(jiān)控，并提供智能診斷建議。此過程通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術，確保設備在更佳狀態(tài)下運行，減少潛在故障的發(fā)生。

?智能診斷：一旦識別到設備故障，系統(tǒng)將根據(jù)設備的狀態(tài)及其應用環(huán)境，并且結(jié)合系統(tǒng)中各類分析圖譜，如時域/頻譜/包絡解調(diào)/倒譜/瀑布圖/階次分析等進行故障特征頻率的自動捕捉并在系統(tǒng)平臺中篩選、分類、對比最終在系統(tǒng)平臺中直接給出算法診斷的故障結(jié)果，同時也提供專家級別的診斷建議及解決方案。這些建議不僅更精準，而且能夠迅速實施，確?？蛻粼O備的非計劃停機時間降到更低。

通過這些智能決策模型，客戶可以實現(xiàn)設備的全生命周期管理，提高生產(chǎn)效率，降低維護成本，增強設備的可靠性和安全性。

2. 智能決策模型的核心優(yōu)勢

?實時優(yōu)化決策：ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案的算法能夠?qū)崟r分析設備運行數(shù)據(jù)，自動優(yōu)化監(jiān)測和診斷策略，確保設備在最佳狀態(tài)下運行。

?專家級診斷建議：系統(tǒng)能根據(jù)故障類型和設備應用環(huán)境，提供定制化的診斷建議和解決方案，幫助客戶快速解決問題。

?減少非計劃停機時間：通過提前預警和精準診斷，客戶可以顯著減少設備非計劃停機時間，提升生產(chǎn)線的整體效率。

ABB傳動鏈數(shù)字化解決方案的智能決策模型不僅在技術上具有優(yōu)勢，而且在實際應用中展現(xiàn)了出色的性能，幫助客戶實現(xiàn)設備管理的智能化和高效化。