港口設備管理和維護主要分為管、用、養、修四大核心業務模塊,其中養是指對各類港口設備進行保養、維護管理。為了保障港口設備的平穩運行,避免設備非計劃停機對生產造成的不良影響,傳統的人工定期巡檢監測方式已逐漸轉變為由振動傳感器自動采集監測信號,實現對機械關鍵部位振動數值的在線實時監測,及時掌握設備的運行狀態,從而達到“降本增效”的目的。
一、港口門機的重要性
門式起重機在港口裝卸作業中起著關鍵角色,它們具有強大的承載能力、廣闊的工作范圍和穩定的運行特點,港口門座起重機電氣故障不僅影響到了起重機的使用,也給作業人員帶來一定的安全隱患。
二、方案簡述
系統拓撲圖本系統主要由數據采集層、數據傳輸層、應用層和云端服務器組成,具體包括以下部分:狀態監測傳感器、智能網關、智能傳輸單元、云端服務器。
(1)數據采集層:包含溫度振動一體化傳感器,傳感器能夠方便的安裝、使用、維護、更換,具備采集數據精度高、可靠性高等特點。
(2)應用層:包含智能網關,數據傳輸層提供多種方式(LoRa、有線網絡)完成監測數據的上報、傳輸以滿足實際安裝環境的要求,同時傳送數據以滿足分析、預警的需要。
(3)數據分析服務層:包含數據分析平臺、應用服務層。通過數據分析對采集到的監測數據進行存儲、建模、挖掘、分析,實現關鍵設備監測數據的歷史分析、多維度分析、頻譜分析、故障預報、預警等;
(4)終端服務層:針對終端用戶提供多種服務接入方式,用戶可以通過Web訪問云平臺系統,提高維護工作的便捷性及效率。
現場安裝圖三、診斷分析和健康管理平臺
(1)登錄界面:打開Google Chrome瀏覽器,輸入網址,輸入用戶名和密碼進行登錄。
(2)整體概況查詢:在線監測界面,可以看到設備當前狀態統計、測點當前狀態統計及設備列表。
在線監測界面示例(3)故障診斷概述:
趨勢圖:展示故障時的振動烈度峰值趨勢,趨勢圖中黃線為預警線,紅線為報警線;
包絡圖:展示故障時的包絡譜,依據一倍損壞頻率幅值和包絡譜進行故障分析診斷;
故障自診斷:根據機理模型和AI自學習,自動生成診斷報告。
維護建議:針對不同故障給出維護建議。
診斷分析示例圖-
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