ZJZ18基于机器声纹的煤矿设备预测性维护系统
精准至上、创新驱动、客户为本、敬业奉献、团队协作
设备在正常工作状态下,会发出平稳而有规律的噪声,而当设备出现老化或者发生其他故障时,则会发出明显异于平常的工作噪声。这就为“以设备运行声音判断设备运行状态”提供了先天有利的条件。
基于机器声纹的煤矿设备预测性维护系统启动后,各个节点会实时采集设备发出的工作噪声,基于机器学习的声音识别技术,自动进行声学特征提取与比对记录,对设备运行状态进行365*24小时的在线监测。一旦出现异常,监控平台端会将设备损坏的位置与损坏情况实时告警。
主要功能
量身定制,风格百变,90%家庭的选择
一、 实时在线监测

监测平台端将各节点状态标注于地图之上,远程服务器会定时轮询所有节点,一旦某处托辊出现明显偏离正常工作状态的背景噪声,会及时告警后台监控中心,并以不同颜色指示托辊状态区别。

二、 自动生成报告

按用户需求以固定周期提供设备运行及告警信息的统计报告,便于相关归口部门查记录,为优化运维方案提供有效的支撑依据。

三、 数据本地存储

每次监控节点告警,系统将自动对告警前后数秒音频信息进行本地存储记录,沉淀数据完善觉维度信息流基于大数据分析,对机器学习算法进行迭代。

四、 即插即用工程量小

电源、信号线二合一,安装施工工程量小,且整个施工安装过程不影响正常生产。

机器声纹煤矿设备预测性维护系统
机器声纹煤矿设备预测性维护系统
声纹特征趋势图-硬件状态特征
原始声纹瀑布图-故障部位冲击能量大小