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资讯频道1 方案背景与目标
在众多的工业场景中，电机及相关设备稳定、持续、健康地运转是保证产品质量和及时交付的关键所在。特别的，对于某些大型关键设备，其稳定运转是能源、资源可靠性的保障，设备的异常故障甚至会关系到人员的健康和安全。图尔克电机状态监测系统的实施目标在于使电机及相关机组在发生异常的初期便被及时的发现，并获得精准的维护。该系统的运行可将设备故障风险或故障损失大幅降低。
2 方案详细介绍
图尔克电机状态监测系统采用三轴振动传感器和深度学习技术来监控电机及其相关系统的工作状态。一旦发现异常振动模式，系统就会以 1 至 5 的严重程度值发出报警，以指示严重程度的增加。
该方案中我们重点关注的是电机相关系统（一般指电机+减速机+轴承+负载等设备）的机械故障。例如，错位、不平衡、部件磨损或结构损坏。这些故障一般表现为过度振动、异常声音和机械部件过早磨损，这将导致机组寿命和效率的降低。由于设备的磨损类异常一般都呈现出早期缓慢劣化，后期指数爆发的特点。所以早期的异常发现，既是保证设备始终高效能运转的有效措施，也是大幅降低维护成本的优势技术。
状态异常会引起设备振动数据的缓慢偏移。振动数据的曲线虽然直观，但容易受到杂散干扰，且不易执行定量解析形成有效的指令。图尔克电机状态监测软件采用图像处理技术，为每一台机器创建独立且专属的设备模型。振动数据“快照”通过AI-Pipe的逐级解析和计算，形成目标设备异常程度及可能原因的诊断通知，预测性维护建议成为运维工程师最得力的工作助手。
图尔克电机状态监测系统不仅仅为用户提供用于单机测量和简化分析的CMVT-TEMCM内核。对于希望将系统部署与云端实现远程、大规模监测的用户，或者希望将电机状态监测系统集成至其工厂运维系统整体框架下（例如作为SCADA、MES子版块）的用户，图尔克CMVT-TEMCM核心的ADM/FCM内核均可以向用户开放完整的API接口。这些灵活的接口，可以使操作者在第三方的平台上对电机状态监测系统实现结构规划、参数配置、建模清洗、数据监测、报警展示。
3 代表性及推广价值
该方案使用的机器学习技术，使系统完全区别于为某一特定用户场景进行定制化的工程开发。使用图尔克电机状态监测系统，多行业用户均可以通过简单的参数引导，便为自己的机组创建高靶向性的监控模型。
本系统可普遍推广用于风机、泵、连续输送等应用场景，如冶金、汽车、煤炭、港口等行业的除尘风机、冷却风机、压缩机、水泵、液压泵、轧辊、皮带输送机、刮板给料设备等。在这些设备劣化的中早期，通过监测和分析工作识别出设备的异常。并通过分析工具指示出设备异常类型以及可能的原因。该系统可以有效的辅助运维人员作业，减少对于工作经验的依赖。同时增加系统风险提示的科学性和实时性。
图尔克电机状态监测系统将基于图形分析技术的大数据分析模型创新的应用到电机数据的分析当中。该方案具有结构简单、安装方便、快速部署、成本优异的显著优势，同时，方案可适用于大多数的通用工业设备及场景中。方案对于发现异常、分析异常、解决异常有着显著的指导作用，对于防范设备风险、降低维修维护成本、提升生产效率、保证生产质量有着巨大的实用意义。
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