利用|西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业？( 二 ) 利用|赋能|传感器|边缘|人马

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。

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▲西人马塔斯云平台特点

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▲西人马塔斯云平台系统功能

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▲风机叶片早期损伤监测示例图

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▲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。

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▲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：

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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。
【 利用|西人马如何利用端-边-管-云-用赋能风电行业？】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。