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大赛成果 | 基于机器指纹的多维信息融合工业设备健康画像和预测性维护解决方案

时间:2022-07-12浏览量:390字号:AAA

服务商简介

北京华控智加科技有限公司是清华资管下属工业互联网企业,公司基于机器指纹的多维信息融合工业设备健康画像和预测性维护系统,应用场景涵盖电力、煤矿、石化等众多领域,现已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、京能集团等大型企业投入应用。


一、解决方案概述

1.找问题:工业设备维护成本高、效果差

我国是世界第一制造业大国,工业设备存量及年新增规模巨大,每年设备维护费用上万亿元。传统工业设备监护和运维方法以计划性为主,依赖经验,对早期故障诊断和预测能力有限,极大影响生产效率,严重时可能导致重大生产事故;同时对运维数据缺少有效智能分析方法,由此导致的能效降低问题就更加严重。

2.设目标:工业设备智能预测性维护

华控智加首创利用低资源非协作AI技术、知识图谱技术对设备健康和运行状态融合建模分析,实现对工业设备故障的超早期诊断和健康画像,以及最佳运行参数配置和管理,帮助企业达到安全节能增效减排,提高设备的生产力。


二、创新点

1.技术优势

1)自主创新:华控智加首创的多维信号融合边缘计算智能终端、机器指纹细微特征提取技术、低资源非协作人工智能算法,均具备完全独立自主知识产权,拥有发明专利10项、实用新型专利2项、外观专利1项以及受理中发明专利10项、实用新型专利1项,核心技术处于全球领先水平。

2)对标国际:相比GE、西门子、阿尔斯通等国外工业设备故障诊断方案供应商主要采用传统的振动分析方法,本项目方案融合人工智能、传统信号处理和物理机理建模方法,通过声音、振动、温度及其他运行工况数据进行多维信息建模,更全面准确地表现工业设备整体和重要部件的健康状况。

3)技术经济性:解决方案全部自主研发,传感器硬件具有高集成度、高可靠性、高定制化,技术成本经济可控。软件模块化、服务化,实现各类工业设备管理应用快速开发。功能包括异常报警、故障诊断、健康画像、智能运维、减排调优,系统性价比高。

2.产品化优势

本项目方案已在大型水力发电机组、火电厂磨煤机、超高压变压器等领域突破全国乃至全球性的行业痛点;形成了一套可复用的软硬件一体化系统产品,包括“智能传感器硬件+工业互联网平台+人工智能分析算法”,目前已经广泛复制到电力、煤矿、供水管网、化工等行业。


三、解决方案做法

解决方案重点针对传统振动监测系统难以在设备故障早期阶段给出准确预测的痛点问题,采用基于机器指纹的多维信息融合低资源时间序列深度学习建模技术,将设备当前故障与其早期细微特征的改变关联起来,通过设备健康画像方式,综合利用大数据技术和知识图谱技术,建立面向不同领域重要机电物资设备的机器指纹特征图谱库,构建智慧工业企业从设备感知层到分析决策层的完整闭环系统,为企业高效运行和智能运维提供技术支撑,促进企业降本增效、提质升级。

方案采用可边缘计算的智能传感器和本地部署工业互联网私有云采集目标设备运行时的振动、声音和温度数据,同时接入工业企业DCS系统、ERP系统和能管平台等已有的状态监测和生产管理数据,通过基于多源数据融合的机器指纹故障预测技术和设备健康画像技术实现对设备的实时健康评估和故障预测。

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方案系统架构分为四层,分别为数据采集层、数据传输层、工业互联网云平台、终端显示层。监测数据在层间的流向和传输方式为:数据采集层的智能传感器采集目标设备的振动、温度、声音等运行状态数据,利用智能传感器的边缘计算能力实现数据去噪和特征提取,通过以太网将计算得到的特征数据传输到中继器,中继器再传输到工业互联网云平台,在云平台实现对数据进行存储、处理和智能诊断,最后通过中控显示屏、大屏、移动终端展示结果。

方案紧扣工业设备预测性维护的核心问题,研发基于机器指纹的多维信息融合设备健康画像和预测性维护系统,主要功能包括三个部分:一是可边缘计算的声振温一体式智能传感器,将高频声音信号加入监测拓宽了传统振动监测的频带,利用独特的声腔设计和贴合式安装降低复杂工业环境下外部噪声的干扰;二是云-边-端混合计算的工业互联网云平台,利用分布式、高并发、容错计算解决了监测和诊断系统的海量数据实时稳定传输,实现了完整的数据管理和可视化功能;三是多源驱动设备健康诊断模型,解决了工业场景故障样本稀缺、标注困难等问题,利用低资源时间同步深度神经网络提取声音和振动等信号的细微特征,融合设备运行工况信息建立设备健康画像,实现预测性维护。


四、解决方案赋能成效

1.应用场景及成效

方案服务场景包括水电、风电、火电、配电、煤矿、化工、供水管网等众多工业场景,为客户带来了以下成效。

1)经济效益:企业投入部分初始开发费用及每年少量服务费用,即可实现设备智能运维,有效降低运维成本。以磨煤机项目为例,应用本项目方案,每台磨煤机在一个大修周期内将可增加1千小时运行时长,每年可直接节省约15%的检修费用。加之间接减少维护停机时间、降低人力成本等,综合测算,每年可降低超过20%设备运维成本,长期效益更加显著。

2)管理效益:减少计划性停机、降低设备故障率、减少人工巡检工作量,促进企业提质增效。

3)社会效益:保障工业企业设备在最佳工况安全稳定运行,提升能源、资源的利用率,节能减碳、助力绿色产业。

2.标杆应用案例

应用企业名称:雅砻江水电公司

主营业务

水力发电和新能源发电

应用场景

在我国海拔最高的百万千瓦级水电站发电机组,通过采集水轮机、发电机、技术供水泵和厂内渗漏排水泵等核心机电设备的声音、振动、温度信号,融合电流、电压等数据,进行人工智能建模分析。

应用效果

1、项目实现尾水门少量泄露、发电机定子局部放电等故障的早期预警,同时对机组故障进行分类和原因分析,指导运维人员提前处理,减少故障损失;

2、建立起水电站机电设备正常运行、异常状态和故障状态的全周期特征图谱,为后续运维管理提供指导依据。

应用企业名称:北京能源集团

主营业务

发电

应用场景

针对火电厂2*350MW燃煤超临界汽轮发电机组中速竖式磨煤机,实现磨煤机整体运行状态和故障的早期诊断,同时实现磨煤机碾磨件(磨盘和磨辊)的磨损程度的自动诊断,磨辊磨损检测精度误差小于10mm。

应用效果

每年可直接节省约15%的磨煤机检修费用,降低超过20%的设备运维成本,极大减少了计划性维护和故障带来的停机损失及人工成本,长期效益更加显著。

应用企业名称:国家电网

主营业务

电力供应

应用场景

项目对变电站中110KV主变压器运行状态进行实时在线监测,通过部署声音、振动、温度一体传感器及声源定位技术,实现对变压器内部故障的预测及故障位置的确定。

应用效果

对直流偏磁、传动卡涩、绕组松动等变压器典型故障的检测准确率高于90%。

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五、应用推广情况 

1.推广情况

解决方案已在北京、河北、四川、陕西、黑龙江、云南等省市落地,覆盖水电、风电、火电、配电、煤矿、管网等行业,目前已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、中国煤科、京能集团等头部企业的大型、核心、复杂装备上投入应用,开辟了一个全新的产业赛道。

2.市场空间

工业设备智能预测性维护和智能运行方向市场规模巨大,我国国内市场每年设备维护费用即可达万亿级。据不完全测算,电力、油服、航空、高铁、地铁,这五个行业每年设备维护费用分别为人民币7049亿、1762亿、7274亿、190亿、1670亿,合计近1.8万亿。


推荐语:


华控智加依托全球领先的人工智能技术,聚焦工业互联网,专注工业设备预测性维护和智能运行,帮助工业企业实现安全节能增效减排,最大限度提高生产力,助力中国工业数字化、智能化腾飞。


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