工业物联(AIT)在煤炭行业的设备振动预测性维护方面发挥着重要作用。通过监测和分析设备的振动数据，可以提前预测设备的故障，并采取相应的维护措施，从而减少设备停机时间和维修成本，提高生产效率。智能制造设备故障预测诊断的相关资讯可以到我们网站了解一下，从专业角度出发为您解答相关问题，给您优质的服务！http://www.witium.com/programme/wisdom





(一)预测性维护解决方案的架构：





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传感器：采用温振一体传感器，能够同时监测设备的振动和温度。这些传感器通常安装在设备的关键部位，如提升机和皮带机的轴承处，以便及时检测到振动异常和温度异常。





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边缘计算关：传感器通过边缘计算关将采集到的振动和温度数据传输到云平台进行分析和处理。边缘计算关还可以进行数据的缓存和预处理，减少对云平台的数据传输量。





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云平台：WE云平台是一个用于设备振动数据分析和维护管理的软件平台。它具数据采集和存储的功能，云平台使用机器学习和数据分析算法对振动数据进行处理，提取关键特征，并建立设备的故障诊断模型。基于振动模型和时数据，云平台能够进行故障预测，并给出故障的概率和预测时间窗口。比较重要的是报警和通知功能，当设备的振动超过预设的阈值或出现故障预测时，云平台可以发送报警通知给相关人员，以便及时采取维修措施。





(二)具体应用案例：












(1)提升机案例：通过安装温振一体传感器和连接到边缘计算关，提升机的振动和温度数据可以时传输到云平台进行分析。云平台会对振动数据进行时监测，并利用预测模型对提升机的运行状态进行评估。当发现异常振动时，会发送报警通知给维修人员，并提供故障预测信息，以便他们及时采取维修措施。





(2)皮带机案例：对于皮带机设备，同样采用温振一体传感器和边缘计算关进行数据采集和传输。云平台通过分析振动数据，可以监测皮带机的运行状态，包括轴承的健康状况、皮带的张紧情况以及传动部件的异常。通过建立振动模型，云平台可以提前预测皮带机的故障，并给出预测时间窗口，提供维修人员进行维护计划。这有助于避免设备突发故障导致生产停机和损失。





(3)应用效果和数据支撑：





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提升机和皮带机的预测性维护方案在煤炭行业的应用效果显著。通过时监测和分析设备的振动数据，可以提前发现潜在故障，并采取相应的维护措施，从而减少设备停机时间和维修成本，提高设备的可靠性和生产效率。





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这种预测性维护方案可以有效降低维护成本。传统的定期检修或按计划维护的方式往往会浪费维护资源，而振动数据的监测和分析使得维护可以更加精确地针对具体需要，避免不必要的维护操作，减少人力和时间的浪费。





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数据支撑方面，云平台收集和存储了大量的振动数据，并根据机器学习和数据分析算法进行处理和建模。这些数据和模型不断积累和更新，为预测性维护提供了可靠的基础。通过对历史数据和故障案例的分析，可以进一步化模型和算法，提高预测的准确性和可靠性。