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在工業過程中,過程運行的連續在線監控和對關鍵設備的針對性維護變得越來越重要。冗余備份設備越來越被現代的、基于計算機的數據采集技術所代替,并進而開展實施可預測性維護并結合可規劃性產線停線。
然而,開展和推廣可預測維護以及可規劃性產線停線的前提是布設能夠連續采集實時數據及分析的智能化系統,并可通過遠程單獨的系統及時對采集到的數據進行邏輯處理、分析和評估。一旦系統發現設備、生產線或生產過程的參數超過設定的具體邊界參數,則系統必須能夠立即生成報警信號和信息,并通過與生產控制和辦公室的鏈接網絡相連接。
在這里,需要根據具體的應用過程,對工業信號包括電壓、電流、脈沖等的實時連續采集、賦予時刻并記錄,同時還需需要對目標應用進行邏輯分析找到合理準確的幾個關鍵指標Token或者互有邏輯關系的群指標(GroupTokens),并對采集的數據進行計算、邏輯分析(算法),以判斷是否達到模型Token并給出報警信號和信息。
實時工業信號采集、工業信號及信號組邏輯分析及可視化Realtimesignals acquisition, processingand visualization
我們會根據具體項目要求給出參考方案并與客戶共同確定需要檢測的信號以及工業傳感器,并根據我們經驗給出信號的邏輯分析的建議和指標建議,共同確定后,我們將開始系統的啟動、零部件的采購、組裝、編程和測試直至系統交付完成。
對于生產過程相關的設備進行連續監控本身就可以提供設備啟動后的重要運行信息,也可以清楚地顯示出將一臺設備并入生產過程后對于運行狀態的影響。據此,可以對具體運行參數的符合性進行迅速的評估。
在生產過程中,連續監控可以及早發現設備狀態的變化對于生產運行的影響。通過相關的數據分析及生成的報警信息可以提醒維護人員盡早介入并開始檢修或維護,避免嚴重的停機及停機損失,這樣做的好處顯而易見。
結合快速實時數據采集和處理并呈現定制化用戶信息界面,以及后續回看功能,我們專長于:
· 數據采集和處理
· 信號的生成和組合
· 算法及信息呈現及人機界面