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“ag九游官网”【应用案例】基于工业物联网架构的工业设备状态监测与故障诊断系统

随着工业物联网和智能传感技术的高速发展,工业生产设备和重型装备更加多开始使用智能感官和嵌入式监测系统对生产过程或设备状态展开动态监控与故障预测,以便需要及时、精确的对设备状态展开动态状态监测,同时需要累积大量的工业数据并融合人工智能技术以便对工业设备的出现异常状态和剩下寿命展开分析及预测。这样,我们将需要为企业在减少人力成本、提升运维效率以及优化企业生产效率方面带给相当大的提高。

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本文摘要:随着工业物联网和智能传感技术的高速发展,工业生产设备和重型装备更加多开始使用智能感官和嵌入式监测系统对生产过程或设备状态展开动态监控与故障预测,以便需要及时、精确的对设备状态展开动态状态监测,同时需要累积大量的工业数据并融合人工智能技术以便对工业设备的出现异常状态和剩下寿命展开分析及预测。这样,我们将需要为企业在减少人力成本、提升运维效率以及优化企业生产效率方面带给相当大的提高。

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随着工业物联网和智能传感技术的高速发展,工业生产设备和重型装备更加多开始使用智能感官和嵌入式监测系统对生产过程或设备状态展开动态监控与故障预测,以便需要及时、精确的对设备状态展开动态状态监测,同时需要累积大量的工业数据并融合人工智能技术以便对工业设备的出现异常状态和剩下寿命展开分析及预测。这样,我们将需要为企业在减少人力成本、提升运维效率以及优化企业生产效率方面带给相当大的提高。在该项目中,我们针对生产制造业过程的核心装备数控机床展开了振动和温度动态监测,同时通过收集机床控制器的涉及信息对设备工况展开动态监控和辨别,以便需要根据有所不同工作状态对机床的健康状况展开动态分析与身体健康管理。

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我们使用了MCC的嵌入式振动监测系统WebDAQ504对机床主轴的振动展开动态收集和边缘计算出来,同时通过以太网对数控机床协议展开高速解析,然后经过工业物联网系统传输到云端,对设备的状态和健康状况展开分析和临床。MCCWebDAQ504产品是该项目的核心监控系统,它集数据采集、边缘计算出来和模型推理小说于一体,可以较慢地构建边缘部署和系统验证。它获取了4地下通道的51.2kS/s比特率高速振动收集,内置4核的ARM嵌入式处理器,而且反对无线传输,可以灵活性地构建设备组网和模型灵活性部署。适用范围限于于对生产过程中诸如泵、电机、风机、轴承、齿轮箱等辅助设备或者部件展开在线动态监测和故障预测。

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技术参数ADC分辨率:24位地下通道数量:4路IEPE通道输出电压范围:±5V比特率:51.。


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