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紀國瑞

我們先引用一段關于預測型維護的定義：就是基于對使用損耗特性參數(shù)進行機器損壞預測，通過物聯(lián)網(wǎng)技術對生產設備進行實時監(jiān)測及響應，做出預測性的設備維護，從而將損耗程度降到最低。同時還降低了人力成本的耗費，將資源進行更合理的分配。

很多傳統(tǒng)的工廠都在借助新的物聯(lián)網(wǎng)技術進行預測型維護轉型。

對于風電設備，其實已經具備了基本的條件。風電機組已有的監(jiān)測系統(tǒng)和風電場的SCADA系統(tǒng)就是這個基本條件的重要組成部分。

預測型運維的支柱有兩個：

一個是基于設備運行監(jiān)測數(shù)據(jù)的預測模型。目前，我們可以基于設備運行的歷史和實時數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)驅動的預測模型，對設備狀態(tài)進行深度挖掘和早期征兆預警。

其實，預測型維護并不僅僅是發(fā)現(xiàn)損壞趨勢那么簡單。從本質上講，預測型維護是要用傳感器和數(shù)據(jù)挖掘技術把設備的真實狀態(tài)和隱藏狀態(tài)發(fā)現(xiàn)出來，從而幫助優(yōu)化維護的計劃和流程。

一個典型例子：通過對風電機組軸承運行數(shù)據(jù)的建模和在線監(jiān)測，可發(fā)現(xiàn)很多早期征兆，及時進行維護和處理，而不是等到軸承發(fā)生超溫甚至損壞再去處理，從而避免不必要的損壞和停機。

另一個就是基于這個模型驅動下的運維決策體系。這個方面我很難表達完整，就是你整個運維機制的基礎要能夠容的下數(shù)據(jù)驅動的運維體系的運轉，否則，再好的預測技術也難以發(fā)揮作用。

來源：風電聚焦

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