特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?( 二 )



特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲西人马塔斯云平台
用:西人马的端-边-管-云的应用 , 目前可应用于机械故障诊断、电梯、桥梁与隧道、能源等行业 , 形成了结构与地址灾害监测解决方案、梯联网解决方案、智慧医疗、智慧农业等解决方案 。
西人马风电便是解决方案之一 。
西人马智慧风电解决方案可识别机组的运行状态 , 发现齿箱、轴承故障的早期征兆 , 对故障真伪、故障部位、故障类型、严重程度、发展趋势做出准确的判断 , 改变了传统人工巡检的劣势:
1、用“技防”代替“人防”:采用先进技术手段 , 24小时全天候智能监管 , 克服服役环境恶劣 , 长期无人值守的问题;
2、将事后补救变为事前预防:实现故障早期预警 , 提前制定维修决策和做好维修准备 , 减少停机损失和多次维修带来的费用 。 通过精确定位故障 , 提高维修效率、减少维修损失;
3、采用边缘计算与云端数据分析相结合:基于传感器端边缘计算以及云端大数据统计与分析 , 为故障模式判定与管理过程优化提供量化决策依据 , 实现真正意义上的智慧机组 。
智慧风电解决方案以西人马的“端-边-管-云-用”生态为基础 , 从感知层、边缘计算层、网络层、云平台和用户层进行布局 , 提供一体化的解决方案 。
西人马的智慧风电解决方案 , 从以下几点提高风电机械监测的效率:

  • 实时性:对整个风电场的各机组传动机械实时故障总体评估 , 掌握每台风机当前运行状态 , 实现风电机组全方位状态监测;
  • 准确性:借助人工神经网络、模糊集理论等先进算法 , 对机组运行安全提供准确判断;
  • 大数据:振动等测点的历史数据与机组故障报警历史数据 , 机组信息管理 , 便于企业管理和资源统一调度;
  • 预知性:采用自回归预测分析给出机组状态趋势判断 , 预测风电传动机械故障发展趋势并开展一系列问题处置预案 。

特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲西人马塔斯云平台特点
特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲西人马塔斯云平台系统功能
特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲风机叶片早期损伤监测示例图
特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲相关应用示例图
西人马的智慧风电解决方案 , 是西人马端-边-管-云-用解决方案赋能风电的应用之一 , 目前已在华北、西北等诸多领域应用 , 以西北某处风电为例 , 2020年9月11日上午 , 风场对该发电机组停机 , 9月16日晚上8:24完成轴承的额拆卸与更换 , 在对拆卸的轴承进行检查时 , 发现在外圈滚道上有一处明显损伤 。
特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
▲轴承外圈滚道上损伤示例
西人马工作人员在其风机安装传感器之后 , 发动机非驱动端轴承振动通频值检修前后对比如下图:
特快专讯V西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业?
本文插图
西人马传感器用到的材料、芯片和传感器、边缘计算、云平台均为西人马自研 , 可以多维采集最原始、最底层的数据 , 给边缘侧和云端提供最标准化、最全面的数据源 , 以便最大限度给应用层赋能 。
产、用之间的障碍是传感器产业化发展的一大障碍 , 西人马的端-边-管-云-用一体化解决方案 , 既推进了传感器产业参数指标的智能化、网络化发展方向 , 也建立了产用之间的协同创新关系 。 西人马将持续赋能民用航空、石油石化、轨道交通、工业机械、海洋船舶、健康医疗、通用测试、电子消费类等诸多领域 , 带领生态合作伙伴共同迈进智能化时代 。