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资产状态和运营效率

利用先进的分析技术进行潜在故障的识别和预测，可以提高能源生成的效率并降低风险。机器学习等算法现在在可再生能源控制系统中得到了广泛应用。这类设施的特点是有大量传感器向SCADA系统（监控和数据采集系统）提供数据，通常这些系统都非常复杂，包括控制界面和客户界面（例如，工厂的所有者、分配电网管理员等）。功率和能量生产是由SCADA管理的两个最重要的变量。作为主要的系统性能输出，它们可以通过数据挖掘技术来控制系统故障，因为大多数系统故障直接影响输出功率和能量生产效率

  • 2024-06-08
  • 阅读244

资产健康指数和生命周期成本

资产健康指数（AHI）是一种资产评分，以某种方式设计，以反映或表征资产的状态，从而反映其在组织确定的角色方面的表现[1]。AHI代表了量化复杂资产总体健康状况的实用方法。对于简单的评估，CBM技术可以精确估计具有定义和特定故障模式的特定资产的状态。然而，大多数这些资产由多个子系统组成，每个子系统可以由多种退化和故障模式表征。从纯理论的角度来看，组成系统的每个项目的每个故障模式都可以建模和估计。

  • 2024-06-08
  • 阅读271

预防性维护和预测

根据EN 13306（2001）标准，维护可以定义为“在物品生命周期内进行的所有技术、行政和管理行动的组合，旨在保持或恢复物品的状态，使其能够执行所需功能”。这也包括一系列故障排除、维修、控制和验证物理设备的行动，并应有助于改进工业流程。从传统观点来看，维护功能保证了设备的可靠性特性，特别是其可用性。因此，整体上它旨在理解故障机制并据此采取行动，以确保系统（物品）能够执行其设计功能。然而，维护功能的使命已不仅限于确保“物品服务”的实施。在质量、安全和成本方面出现了不同的要求，在过去的20年里，维护功能的挑战和职权发生了变化。

  • 2024-06-08
  • 阅读254

预测性维护-预测与剩余使用寿命（RUL）估算

在文献中，“预测”一词有多种定义。不同的定义主要来源于作者的职业背景和应用敏感度。然而，尽管没有完全的共识，预测可以按照ISO委员会的建议进行定义：

  • 2024-06-08
  • 阅读283

预测性维护-从数据到决策：PHM过程

工业监控和维护涉及多个业务流程，目的是以最低成本保持系统的运行状态。因此，我们经常谈到故障检测、故障诊断、控制和/或缓解措施的选择（预防性或纠正性），以及这些措施随时间的规划。这些步骤比喻性地对应于首先“感知”某些现象，然后“理解”这些现象，最后“采取行动”来应对这些现象。正如我们已经提到的，另一种方法（互补但不排他）并不是事后理解刚刚表现出来的现象（故障），而是尝试预见它们的发生，以便采取相应的保护措施。这就是“故障预测”的目标。“检测”、“诊断”和“预测”过程的相对位置如图1.5a所示

  • 2024-06-14
  • 阅读234

预测性维护-从系统到数据（01）

本章描述了一种获取监控数据的一般方法，这些数据代表了退化机制，是PHM应用所必需的（图2.1）。

  • 2024-06-08
  • 阅读268

预测性维护-从系统到数据（02）

已经定义了需要监测的关键组件和物理参数，信号的采集、存储和预处理构成了所提出方法的第三步（见图2.1）。它提供了可靠且准备好供不同 PHM 模块处理的数据。通常，这一步骤由采集过程执行，其结构示例如图2.3所示

  • 2024-06-08
  • 阅读194

预测性维护-从系统到数据（03）

本章描述的方法已经在许多不同类型的系统中应用，特别是在铁路和精密机床领域。为了说明这一方法，让我们以客运列车作为案例研究。

  • 2024-06-08
  • 阅读176