预知性维修

摘要： 简要介绍聚乙烯装置的工艺情况,通过详细描述乙烯调节阀故障情况,根据故障现象进行了几种不同的检查,经过阀门解体后发现是由于阀芯跟阀笼之间产生爆聚料,由于阀门动作幅度较小,爆聚料长期堆积,阀芯跟拉拢都造成损伤,最终卡住不动,无法关闭。根据阀门故障情况有针对性地提出了解决方法和优化方案,同时,又提出调节阀一些其他常见的故障及解决方法。调节阀是化工装置的重要仪表设备之一,通过总结经验、教训,制定对应的防范措施或优化方案进行有效的预知性维修,可以有效降低仪表设备使用的故障率,为保障生产装置长周期运行,做好保驾护航的工作。

摘要： 随着时代的快速发展,工业4.0的改革步伐已经悄然向我们走来,若想在这场波澜壮阔的改革浪潮中立于不败之地,实现企业的信息化无疑是必然趋势,如果再将其加以有效的管理和应用,定会给企业的发展提供强大的动力。河南中烟安阳卷烟厂紧紧围绕公司生产制造部“1316”工作思路,深入推进,持续创新,多措并举,充分运用信息化建设与TPM体系相融合,健全完善设备管理制度,精实开展设备维修保养,提高预知性管控能力,打造出一套基于数据分析的信息化设备管理新模式。

摘要： 原油外输泵作为海上平台原油外输系统的关键设备,对油田正常稳定生产具有重要意义。为保障外输泵的正常稳定运行,通过在线监测系统将泵和电机的振动数据实时远传至陆地办公室,进行实时监测和分析。通过对泵组运行过程中产生的振动信号进行分析诊断,判断设备异常的原因,实现海上油田核心设备的预知性维修,助力海洋石油数字化和智能化油田建设。

摘要： 从供电设备运维现状和智能化、精细化管理需求出发,引入预知性维修方法,应用智能传感、大数据、软件集成、人工智能、视频分析、虚拟现实等科学技术,构建一个涵盖"前端监测+后台管理+过程管控"的智能管控体系,实现安全、高效、智能的城市轨道交通供电设备运维管理.

摘要： 我国石油企业的发展非常迅速,让输油管道出现大幅度的增加,这就给维修人员带来非常大的眼里,所以对输油管道建立多元化维修管理体系和进行预知性维修是一项非常重要的技术手段,这样可以避免输油管道在运输中所出现的事故,采用这两种维修手段可以保证输油管道的使用寿命,减少经济损失.

摘要： 为了建立现代化设备信息管理体系,优化设备巡检方式,改善设备维修模式,引进设备全生命周期管理系统,旨在利用信息化巡检、在线监测、DCS系统等数据,实现设备状态的全方位监控;通过建设设备运维、检修、润滑、事故、备件管理等功能模块,对设备整个生命周期进行闭环管理,实现设备预知性维修或状态检修,保障设备安全、稳定、高效、长期健康运行.

摘要： 大型风机是钢铁、冶金、水泥、电力等行业的重要设备,由于工况条件、使用周期、安装以及操作等多方面因素影响,导致机组振动过大,易引发机组停机、停产出现安全事故.本文通过对智能在线监测系统对大型风机机组振动及温度的监测、研发与实际应用,详细说明了智能在线监测系统在日常生产中对大型风机机组运维的重要意义.

摘要： 炼钢转炉耳轴轴承这类低频重载类设备的检测一直存在着各种困难,传统的人工点检不能准确的判断其运行状态,线上油液检测存在诸多不便,同时具有一定的局限性.本文通过对低频重载滚动轴承的振动检测研究,提出了针对该类设备日常检测的新的方案,实际应用证明了其对低频重载滚动轴承日常运维的重要意义.

摘要： 设备运行效果是影响企业生产的关键要素,为避免设备故障频发,企业应做好设备维修管理工作.基于此,文章对比多项维修管理模式,分析设备预知性维修管理优势,探究实施中存在的问题,提出提升设备预知性维修管理水平的建议,结合企业实践,总结提升设备预知性维修管理的落实要点,为企业提供有益的探索.

摘要： 安全与经济是电力生产运行的两大主题。安全运行离不开严格的管理制度和有效的防范措施,经济运行离不开先进的管理手段和持之以恒的优化改进。为了实现智慧化机组的安全和经济运行,状态检修是作为机组智慧设备管理的重要环节,其必要性不言而喻。日常机组管理中,检修体制的演变可分为5种类型:定期检修(TBM)、改进型检修(PAM)、故障检修(RTF)、状态检修(CBM)或预知性维修(PDM)。经过对比研究得出,状态检修方法可以统筹兼顾安全、经济,通过对所有设备进行全面监控,准确地决策和判断设备在工作中的运转状态及其优劣程度.

摘要： 随着石化生产逐渐向大型化、复杂化和自动化方向发展,我国石化设备检验管理模式面临新的挑战.本文从石化基础管理工作现状、常规检验、RBI应用三个方面存在的问题进行了简析,结合我国石化设备管理科技发展现状,提出了加强基础管理工作、强化技术咨询指导、向预知性维修转变、发展智能化工厂等一系列思考和建议,为石化设备安、稳、长、满、优运行提供科学的技术支持.

摘要： 随着风电产业的快速发展,发电机、齿轮箱等传动链部件故障逐渐增多,由于所需备件及租赁吊车等专用设备需较长准备时间,造成风机长时间停机.引入CMS振动在线监测系统,运用预知性维修这种新的维修模式,可以有效降低维修成本,提高风机可利用率.

摘要： 油液检测监控与分析技术是预报与监控航空发动机健康状态的有效手段,是保证飞行安全的重要措施之一,除常规理化指标分析外,还需监控润滑油中磨损元素的水平,通过数据积累以及数据处理所得到的规律或模式相对照,可以实现设备的预知性维修和磨损故障的监测和预防.

摘要： 本文介绍了局部放电检测技术与仪器,并列举了现场电力设备局部放电检测案例.通过各种检测技术综合分析,能更好地发现电气设备隐患,为实现设备状态检修提供依据.常用局放检测方法包括电检测法，超声波法，电-声联合检测技术。常见的局放检测设备有UltraTEV Plus局部放电检测仪，PDCheck局部放电检测仪，PD-TPS500A局部放电检测仪.采用局放检测技术的综合分析，结合红外热成像等技术手段，对电力设备进行全面检测，能及时有效地发现电力设备的隐患，实现电力设备预知性维修，避免设备损坏造成更大的损失。

摘要： 实践证明,油液检测在设备管理中意义重大,油液检测的理化指标、污染度的控制、光谱、铁谱等技术的应用,为预知性维修奠定了基础,另外能代表机器当前状况的油样是成功分析的前提.

摘要： 通过以设备的“安全性、可靠性、经济性”为目标,以TPM管理为平台,以“实现重大设备事故为零,装置长周期运行总体受控”为主线,着力抓实“夯实设备三基,排查治理隐患,狠抓专业技术,强化检修管理”等重点工作,以具体的管理方法有针对性地强化基础管理工作,为装置经济运行提供了基础保障,取得了设备高效、稳定、长周期、低费用的良性循环的效果.该管理方法的提炼为炼化企业的设备管理提供了可借鉴的经验.

摘要： 通过以设备的“安全性、可靠性、经济性”为目标,以TPM管理为平台,以“实现重大设备事故为零,装置长周期运行总体受控”为主线,着力抓实“夯实设备三基,排查治理隐患,狠抓专业技术,强化检修管理”等重点工作,以具体的管理方法有针对性地强化基础管理工作,为装置经济运行提供了基础保障,取得了设备高效、稳定、长周期、低费用的良性循环的效果.该管理方法的提炼为炼化企业的设备管理提供了可借鉴的经验.

摘要： 通过以设备的“安全性、可靠性、经济性”为目标,以TPM管理为平台,以“实现重大设备事故为零,装置长周期运行总体受控”为主线,着力抓实“夯实设备三基,排查治理隐患,狠抓专业技术,强化检修管理”等重点工作,以具体的管理方法有针对性地强化基础管理工作,为装置经济运行提供了基础保障,取得了设备高效、稳定、长周期、低费用的良性循环的效果.该管理方法的提炼为炼化企业的设备管理提供了可借鉴的经验.

摘要： 通过以设备的“安全性、可靠性、经济性”为目标,以TPM管理为平台,以“实现重大设备事故为零,装置长周期运行总体受控”为主线,着力抓实“夯实设备三基,排查治理隐患,狠抓专业技术,强化检修管理”等重点工作,以具体的管理方法有针对性地强化基础管理工作,为装置经济运行提供了基础保障,取得了设备高效、稳定、长周期、低费用的良性循环的效果.该管理方法的提炼为炼化企业的设备管理提供了可借鉴的经验.

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集阶段(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段(S20)，在所述驱动部发生故障之前驱动部驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段(S30)，基于在第一基础信息收集阶段(S10)和第二基础信息收集阶段(S20)收集的信息，设定恒速区间的危险值(mean fault)；及检测阶段(S40)，在驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的恒速区间的能量值超过设定阶段所设定的恒速区间的危险值，就将驱动部检测为异常状态；其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。另外，一种对驱动部的精准预知性维护方法，其设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集阶段(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段(S20)，在驱动部发生故障之前驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段(S30)，基于在基础信息收集阶段收集的信息，设定峰值区间的危险值；及检测阶段(S40)，在驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过设定阶段所设定的峰值区间的危险值，就将驱动部检测为异常状态；其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。另外，设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。

摘要： 本发明公开了一种基于弱监督学习的机械设备预知性维护系统和维护方法，多源异构数据融合模块对原始工况数据关联分析进行融合，增加数据完整性；数据重构模块结合工况优化数据空间分布，经过特征选择制作弱标签数据集；故障检测模块基于弱监督学习，对序列型工况数据建模；实时预测通过对实时工况数据拉取并处理原始数据，输入到训练好的模型，达到预知性维护的目的；模型压缩模块通过对模型的优化，压缩至可边缘计算级，满足部署要求；分布式部署可实现设备的并行预测，同时对系统具有高度复用性与维护性。本发明更加高效便捷，减少了标注成本，解决了故障数据规模小，标注难的问题。

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集阶段(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段(S20)，在驱动部发生故障之前驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段(S30)，基于在基础信息收集阶段收集的信息，设定峰值区间的危险值；及检测阶段(S40)，在驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过设定阶段所设定的峰值区间的危险值，就将驱动部检测为异常状态；其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。另外，设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集步骤(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，将根据测量时间的能量大小的变动信息划分作为峰值区间和恒速区间，并分别将所述峰值区间的能量大小的最大值作为峰值、将所述恒速区间的最后能量值作为恒速值来提取，通过重复包括所述峰值和恒速值的驱动区间来形成所述驱动部的根据时间的能量大小的变动信息，并通过将所述驱动区间的恒速值和重复的其它驱动区间的恒速值彼此连接，来收集针对驱动区间之间的恒速值的倾斜信息；以及第二基础信息收集步骤(S20)，在所述驱动部发生故障之前所述驱动部驱动的状态下，通过将所述驱动区间的恒速值和重复的其它驱动区间的恒速值彼此连接，来收集针对驱动区间之间的恒速值的倾斜信息；以及设定步骤(S30)，基于在所述第一基础信息收集步骤(S10)及第二基础信息收集步骤(S20)收集的倾斜信息，设定针对驱动区间之间的恒速值的告警倾斜值；以及检测步骤(S40)，在所述驱动部实时驱动的状态下，以设定的单位时间间隔测量的、针对驱动区间之间的恒速值的平均倾斜值超过所述设定步骤(S30)设定的告警倾斜值时，则将所述驱动部检测为异常状态。

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集步骤(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，将根据测量时间的能量大小的变动信息划分作为峰值区间和恒速区间，并分别将所述峰值区间的能量大小的最大值作为峰值、将所述恒速区间的最后能量值作为恒速值来提取，通过重复包括所述峰值和恒速值的驱动区间来形成所述驱动部的根据时间的能量大小的变动信息，并通过将所述驱动区间的峰值和重复的其它驱动区间的峰值彼此连接，来收集针对驱动区间之间的峰值的倾斜信息；以及第二基础信息收集步骤(S20)，在所述驱动部发生故障之前所述驱动部驱动的状态下，通过将所述驱动区间的峰值和重复的其它驱动区间的峰值彼此连接，来收集针对驱动区间之间的峰值的倾斜信息；以及设定步骤(S30)，基于在所述第一基础信息收集步骤(S10)及第二基础信息收集步骤(S20)收集的倾斜信息，设定针对驱动区间之间的峰值的告警倾斜值；以及检测步骤(S40)，在所述驱动部实时驱动的状态下，以设定的单位时间间隔测量的、针对驱动区间之间的峰值的平均倾斜值超过所述设定步骤(S30)设定的告警倾斜值时，则将所述驱动部检测为异常状态。

摘要： 本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集阶段(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段(S20)，在所述驱动部发生故障之前驱动部驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段(S30)，基于在第一基础信息收集阶段(S10)和第二基础信息收集阶段(S20)收集的信息，设定恒速区间的危险值(mean fault)；及检测阶段(S40)，在驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的恒速区间的能量值超过设定阶段所设定的恒速区间的危险值，就将驱动部检测为异常状态；其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。另外，一种对驱动部的精准预知性维护方法，其设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。

摘要： 本实用新型公开了基于数据分析的介质泵预知性维护系统，包括介质泵，所述介质泵的外侧壁上且在介质泵的叶轮外部设有振动记录仪，所述介质泵的介质出口位置设有泵效速测仪，所述振动记录仪和所述泵效速测仪通过串口线连接有主控台，所述主控台包括壳体，所述壳体的内部设有主机，所述壳体的上表面设有显示器，所述显示器的中部设有显示屏，所述显示器的一侧设有扬声器，所述显示器的上设有警示灯，该系统可以替代人工周期性检测，解放劳动力，在保证及时有效的检测突发性故障的同时还可以对将可能发生的故障进行预警，规避风险，该系统可有效规避主观因素导致的误检漏检，提高故障检测的准确度的同时达到预知性维护的目的，保证设备正常运转。

摘要： 本发明给出了一种基于故障模式的预知性维修闭环方法，将故障信息与状态监测信息都精确到故障模式层级，作为连接预知性维修与可靠性技术的结点，将预知性维修技术与可靠性技术有效结合，形成预知性维修闭环体系。所述形成预知性维修闭环体系包括可靠性回顾预测未来事件、状态监测确定设备当前状态以及可靠性和预知维修闭环。所述可靠性回顾预测未来事件步骤如下：收集数据；通过步骤a所获得的数据获取设备及其零部件的故障模式；建立可靠性模型；利用步骤c中的模型进行模拟仿真；根据步骤d的结果进行分析，获取各失效模式的形状函数和预期寿命；将步骤e的结果，指导预知维修的实施；并针对不同的形状函数驱动不同的维修策略。

摘要： 本发明给出了一种基于故障模式的预知性维修闭环方法，将故障信息与状态监测信息都精确到故障模式层级，作为连接预知性维修与可靠性技术的结点，将预知性维修技术与可靠性技术有效结合，形成预知性维修闭环体系。所述形成预知性维修闭环体系包括可靠性回顾预测未来事件、状态监测确定设备当前状态以及可靠性和预知维修闭环。所述可靠性回顾预测未来事件步骤如下：收集数据；通过步骤a所获得的数据获取设备及其零部件的故障模式；建立可靠性模型；利用步骤c中的模型进行模拟仿真；根据步骤d的结果进行分析，获取各失效模式的形状函数和预期寿命；将步骤e的结果，指导预知维修的实施；并针对不同的形状函数驱动不同的维修策略。