基于AI智能和数字孪生的设备状态诊断与寿命预测系统
作者:王桐
设备在外界环境影响、自身老化等因素的作用下,各项性能指标会随时间逐渐衰减、劣化,直至最终设备结束生命周期。而在实际生产活动中,外界环境和产品自身的工况并不能时刻维持在设备所需的理想条件下,设备往往会出现提前老化和失效,导致故障发生。
根据经验,一般故障的发生有如下特点:
1、故障的发生非常具有偶然性,而且往往是发生在使用高峰这类易于导致严重后果和不方便停机的时间。
2、在正常运转的系统中,一个部件的故障很容易导致系统的其他部分甚至整体遭到伤害甚至损毁,这增加了诊断难度和成本。
3、故障抢修通常需要比常规保养更长的时间,还要包括备件的等待时间。并且抢修往往需要经验丰富的高级技术人员到场诊断,诊断时间的长短又难以预估,从而大大影响企业的复工复产。
4、故障导致的抢修,除了高昂的设备维修费用之外,影响最大的是无法预料的抢修时间所带来的停产给企业带来的损失。
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