《智能运维与健康管理》教学课件 第8章
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智能运维与健康管理第10章ppt课件
设计数据 运维数据
网关
卫星信号 接收装置
车地数据传输系统
基站
3G/4G/LTE/WIFI
卫星传输
地面感知 数据
数据存储
地面PHM系统
故障分析、故障诊断、健康评估、故障预 测、运维决策
诊断分析
Hale Waihona Puke 健康管理车载PHM系统 状态显示、故障预警
报警 预警
主机厂/供应商
制动 系统
车体
空调系 统
转向架
牵引系统 ...
三个网络：车载传输网络 车地传输网络 地面传输网络
二套系统：车载硬件和软件 地面硬件和软件
一个平台：应用平台
系统架构
2.1 车载PHM系统
车载PHM系统包括两大部 分：车载传输网络和车载 软硬件 • 车载传输网络主要利用
工业以太网进行数据信 息的传输。 • 车载软硬件包括车载PHM 单元、子系统PHM单元、 远程数据传输装置。
转频及倍频
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.2 牵引电机机械故障诊断及轴承健康管理
• 2.转子与轴承故障模拟实验方案设计 对不同型号、不同损伤类型、不同故障类型与程度的 轴承在不同载荷环境下进行试验，了解不同轴承在各 种条件下的运行特点，验证轴承动力学模型，收集不 同的试验数据为故障诊断和寿命预测做数据支持。
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.1电气故障诊断及绝缘健康管理
• 1. 绝缘老化机理研究 ➢ 机械损伤：由于外伤，机械应力等原因使得牵引
电动机在运行中产生线圈振动、互相摩擦挤压、 局部位移导致绝缘损坏。
➢ 铁磁损坏：由于在槽内或线圈上附有铁磁物质而 产生振动，导致绝缘磨损。若铁磁物质较大，还 会产生涡流，导致绝缘的局部热损坏。
《智慧健康管理》课件
远程监测
利用传感器和无线通信技术实现 对患者的实时监测，方便医生进 行远程诊疗。
可穿戴设备
通过智能手表、手环等设备监测 个体的生理指标和运动状态，帮 助管理个人健康。
数据分析
借助大数据和人工智能技术，对 健康数据进行深入分析，提供有 针对性的建议和预测。
智慧健康管理的优势与挑战
1 优势
个性化、精准、预防性、效果显著。
2 挑战
隐私保护、数据安全、技术普及、成本控制。
智慧健康管理的未来趋势
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
智能设备普及
更多的人开始使用智能手表、智能眼镜等设备监测和管理个人健康。
2
人工智能应用
借助人工智能技术，智慧健康管理将实现更准确的数据分析和预测，提供更精确 的健康建议。
3
个人健康管理意识增强
随着健康意识的提升，越来越多的人将主动参与智慧健康管理，提高个人健康水 平。
《智慧健康管理》PPT课 件
欢迎来到《智慧健康管理》PPT课件，本课程将介绍智慧健康管理的概念、应 用和未来趋势。准备好领略智慧健康管理的无限魅力吧！
智慧健康管理的定义
智慧健康管理是指利用先进的技术和数据分析手段，对个体的健康信息进行 收集、处理和管理，以实现个性化的健康管理和预防性医疗。
《智慧健康管理》PPT课件概述
课程目标
了解智慧健康管理的基本概念和原理，掌握关键技术和应用场景。
课程内容
智慧健康管理的定义、实施步骤、应用技术、优势与挑战以及未来趋势。
预期效果
能够应用智慧健康管理的知识和技术，提升个人健康管理水平。
智慧健康管理的重要性
智慧健康管理可以实现精准的健康评估和个性化的健康干预，提高疾病的预 防和治疗效果，降低医疗资源的浪费。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
智能IT运维ppt课件
通过日志收集、网络监控等手段，实时 采集IT系统运行数据，并进行清洗、转
换等预处理操作。
数据分析与挖掘
运用统计学、机器学习等方法，对运 维数据进行深入分析，发现系统性能
瓶颈、预测故障趋势等。
数据存储与管理
采用分布式存储技术，实现海量数据 的高效存储和访问，同时提供数据备 份、恢复等管理功能。
数据可视化
安全防护与审计
加强系统安全防护，实现安全事件的实时监 测和审计。
04
智能IT运维在企业中应用实践
企业内部系统运维管理优化
标准化和规范化
01
建立统一的IT运维流程和规范，确保各项运维工作有序进行。
自动化和智能化
02
引入自动化工具和智能化技术，提高运维效率和质量。
监控和预警
03
建立完善的监控体系，实时监控系统运行状态，及时发现并解
增强模型可信度
通过引入对抗性训练和领域知识等方法，提高AI模型的鲁棒性和可 信度，减少误报和漏报情况。
未来发展趋势预测和展望
智能化水平不断提升
随着AI技术的不断发展，智能IT运维的智 能化水平将不断提升，实现更加自动化、
智能化的运维管理。
运维与安全深度融合
安全与运维将更加紧密地结合在一起，实 现安全即运维、运维即安全的一体化管理
学员B
课程中分享的实践案例让我受益匪浅，我会将这些经验应用到自己 的工作中去。
学员C
老师的讲解生动有趣，让我对智能IT运维产生了浓厚的兴趣，期待 后续的学习和实践。
课程结束语
01
感谢大家的参与和支持，希望本次课程能为大家带来
实质性的帮助和收获。
02
智能IT运维是一个前沿且充满潜力的领域，希望大家
换等预处理操作。
数据分析与挖掘
运用统计学、机器学习等方法，对运 维数据进行深入分析，发现系统性能
瓶颈、预测故障趋势等。
数据存储与管理
采用分布式存储技术，实现海量数据 的高效存储和访问，同时提供数据备 份、恢复等管理功能。
数据可视化
安全防护与审计
加强系统安全防护，实现安全事件的实时监 测和审计。
04
智能IT运维在企业中应用实践
企业内部系统运维管理优化
标准化和规范化
01
建立统一的IT运维流程和规范，确保各项运维工作有序进行。
自动化和智能化
02
引入自动化工具和智能化技术，提高运维效率和质量。
监控和预警
03
建立完善的监控体系，实时监控系统运行状态，及时发现并解
增强模型可信度
通过引入对抗性训练和领域知识等方法，提高AI模型的鲁棒性和可 信度，减少误报和漏报情况。
未来发展趋势预测和展望
智能化水平不断提升
随着AI技术的不断发展，智能IT运维的智 能化水平将不断提升，实现更加自动化、
智能化的运维管理。
运维与安全深度融合
安全与运维将更加紧密地结合在一起，实 现安全即运维、运维即安全的一体化管理
学员B
课程中分享的实践案例让我受益匪浅，我会将这些经验应用到自己 的工作中去。
学员C
老师的讲解生动有趣，让我对智能IT运维产生了浓厚的兴趣，期待 后续的学习和实践。
课程结束语
01
感谢大家的参与和支持，希望本次课程能为大家带来
实质性的帮助和收获。
02
智能IT运维是一个前沿且充满潜力的领域，希望大家
智能运维与健康管理 第8章
YES
故障特征捕捉
智能
联锁
异常检测
保护
硬件
预警？
实现
NO
YES
基于深度学习 的诊断模块
诊断结论 诊断评价
知识转化 触发器
专家会诊
定期触发 NO
YES
虚警？ 精准故障匹配
模块
是否存在故障
智能联锁 保护层
常规报警/联锁停机 处理模块
故障状态劣 化程度评估
YES
智能决策模块 （无量纲故障指数计算）
故障风险度 评估
过程：系统从传感器模拟信号缓冲接口直接引出振动信号至系统数采器中，数采器将采集的数
据传输到应用数据应用管理器中，分析诊断及维护人员可以在企业内部局域网、广域网上随时随 地调用现场数据应用管理器的机组状态数据，察看机组运行信息并可进行故障分析、诊断。
16
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
5
引言
动设备
静设备
• 透平压缩机组 • 大型往复压缩机 • 机泵群
基于振动、滑油等 物理量的状态监测、 故障诊断等技术
• 压力容器 • 压力管道 • 储罐
腐蚀监测
6
PART 8.2
系统架构
智能运维平台架构图
系统架构
8
系统架构
石化企业智能运维平台主要表现
具有较强边缘计算能力的智能数据 采集设备、无线物联网节点日趋成 熟能够承担物联网网关的角色。
为解决该问题，近年来有关学者提出了基于智能联锁保护的基础框架
20
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
自进化智能联锁保护基础框架
监测数据层 早期预警层
智能诊断层
智能运维与健康管理 第1章
• 机械故障诊断理论与技术已成为国内外的研究热点。
2016~2018年Google学术故障诊断相关研究数量
Google学术搜索关键词 故障诊断
英文名称 fault diagnosis
文献篇数 25400
损伤检测
damage detection
93100
12
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.1 故障监测诊断的重要意义
• 智能运维：在PHM基础上，产生的一种新维修模式，包含完善的自检和 自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警，实施远程故障集中报 警和维护信息的综合管理分析，减少对人员因素的依赖，逐步信任机器， 实现机器的自判、自断和自决。
• 智能运维与健康管理技术对企业的运营管理乃至产品/设备的全寿命周期 影响深远，在确保设备的安全、稳定、可靠运行与保障人身安全的同时， 能够提高企业生产效益、增强行业的国际竞争力和影响力，正在引领全球 范围内新一轮制造业的设计、生产制造与维修保障体制的变革。 10
• 日本东京大学TAKEDA等人在复合材料结构健康监测传感方面取得显著成果。
• 南京航空航天大学对结构健康监测中的压电阵列技术进行了研究；
• 武汉理工大学对光纤传感技术应用于机械设备监测方面进行研究。
14
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
2. 故障机理与征兆联系
• 研究故障的产生机理和表征形式，是为掌握故障形成和发展过程, 了解 故障内在本质及特征，建立合理故障模式，是机械故障诊断的基础。
16
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
3. 信号处理与诊断方法
• 国内郭远晶等提出了一种基于STFT时频谱系数收缩的旋转机械故障振动信 号降噪方法，该方法能够从噪声混合信号中恢复出时域降噪信号；
2016~2018年Google学术故障诊断相关研究数量
Google学术搜索关键词 故障诊断
英文名称 fault diagnosis
文献篇数 25400
损伤检测
damage detection
93100
12
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.1 故障监测诊断的重要意义
• 智能运维：在PHM基础上，产生的一种新维修模式，包含完善的自检和 自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警，实施远程故障集中报 警和维护信息的综合管理分析，减少对人员因素的依赖，逐步信任机器， 实现机器的自判、自断和自决。
• 智能运维与健康管理技术对企业的运营管理乃至产品/设备的全寿命周期 影响深远，在确保设备的安全、稳定、可靠运行与保障人身安全的同时， 能够提高企业生产效益、增强行业的国际竞争力和影响力，正在引领全球 范围内新一轮制造业的设计、生产制造与维修保障体制的变革。 10
• 日本东京大学TAKEDA等人在复合材料结构健康监测传感方面取得显著成果。
• 南京航空航天大学对结构健康监测中的压电阵列技术进行了研究；
• 武汉理工大学对光纤传感技术应用于机械设备监测方面进行研究。
14
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
2. 故障机理与征兆联系
• 研究故障的产生机理和表征形式，是为掌握故障形成和发展过程, 了解 故障内在本质及特征，建立合理故障模式，是机械故障诊断的基础。
16
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
3. 信号处理与诊断方法
• 国内郭远晶等提出了一种基于STFT时频谱系数收缩的旋转机械故障振动信 号降噪方法，该方法能够从噪声混合信号中恢复出时域降噪信号；
人工智能医疗与健康管理培训ppt
动AI医疗的创新发展。
创新生态
建立一个良好的创新生态，鼓励 产学研合作，将加速AI医疗技术
的研发和应用。
国际合作
国际合作将有助于推动AI医疗的 发展，各国之间的交流和合作将 促进技术的进步和应用的推广。
05
培训计划与实施
培训目标与内容设计
培训目标
培养具备人工智能医疗与健康管 理知识和技能的专业人才，提高 其在相关领域的实践能力和创新 思维。
慢性病管理
总结词
对慢性疾病进行长期、持续的管理和 监控。
详细描述
人工智能可以帮助患者和医生跟踪慢 性疾病的进展，提供个性化的治疗建 议，提醒患者按时服药、复查，以及 调整生活方式和饮食习惯等。
远程监控与预警
总结词
实时监测个体的生理数据，及时发出预警信息。
详细描述
通过可穿戴设备、智能家居等物联网技术，人工智能可以实时收集和分析个体的生理数据，如心率、血压、血糖 等，一旦发现异常情况，立即发出预警信息，以便及时采取措施。
人工智能医疗与健康管理培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 人工智能在医疗领域的应用 • 人工智能在健康管理中的作用 • 人工智能在医疗与健康管理中的挑战
与伦理问题 • 人工智能医疗与健康管理的未来发展 • 培训计划与实施
01
人工智能在医疗领域的应用
诊断辅助
01
诊断辅助系统通过分析患者的症 状、病史和检查结果，为医生提 供诊断建议，提高诊断的准确性 和效率。
来降低误诊率。
责任界定
明确人工智能在医疗决策中的责任 ，建立相应的法律和伦理框架，以 解决责任问题。
透明度与可解释性
提高人工智能算法的透明度和可解 释性，以便医生理解算法的决策依 据，辅助医生做出更准确的诊断。
创新生态
建立一个良好的创新生态，鼓励 产学研合作，将加速AI医疗技术
的研发和应用。
国际合作
国际合作将有助于推动AI医疗的 发展，各国之间的交流和合作将 促进技术的进步和应用的推广。
05
培训计划与实施
培训目标与内容设计
培训目标
培养具备人工智能医疗与健康管 理知识和技能的专业人才，提高 其在相关领域的实践能力和创新 思维。
慢性病管理
总结词
对慢性疾病进行长期、持续的管理和 监控。
详细描述
人工智能可以帮助患者和医生跟踪慢 性疾病的进展，提供个性化的治疗建 议，提醒患者按时服药、复查，以及 调整生活方式和饮食习惯等。
远程监控与预警
总结词
实时监测个体的生理数据，及时发出预警信息。
详细描述
通过可穿戴设备、智能家居等物联网技术，人工智能可以实时收集和分析个体的生理数据，如心率、血压、血糖 等，一旦发现异常情况，立即发出预警信息，以便及时采取措施。
人工智能医疗与健康管理培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 人工智能在医疗领域的应用 • 人工智能在健康管理中的作用 • 人工智能在医疗与健康管理中的挑战
与伦理问题 • 人工智能医疗与健康管理的未来发展 • 培训计划与实施
01
人工智能在医疗领域的应用
诊断辅助
01
诊断辅助系统通过分析患者的症 状、病史和检查结果，为医生提 供诊断建议，提高诊断的准确性 和效率。
来降低误诊率。
责任界定
明确人工智能在医疗决策中的责任 ，建立相应的法律和伦理框架，以 解决责任问题。
透明度与可解释性
提高人工智能算法的透明度和可解 释性，以便医生理解算法的决策依 据，辅助医生做出更准确的诊断。
智能IT运维ppt课件(2024)
通过应用人工智能和机器学习技术，智能IT运维将能够自 动识别和解决故障，优化系统性能，提高服务质量。
区块链技术
区块链技术将为智能IT运维提供安全可靠的分布式账本记 录，确保数据完整性和可追溯性，提高系统安全性。
5G和边缘计算
5G和边缘计算技术的结合将为智能IT运维提供更快速、更 稳定的网络连接和数据处理能力，满足实时性和高可用性 要求。
定义
智能IT运维是一种基于人工智能 、大数据等技术的运维方式，旨 在提高运维效率、降低运维成本 、提升系统稳定性和可靠性。
发展趋势
随着企业数字化转型的加速推进 ，智能IT运维将越来越受重视， 未来发展趋势包括自动化、智能 化、数据驱动等。
4
智能IT运维重要性
提高运维效率
通过自动化、智能化等手段，减少人 工干预，提高运维效率。
故障处理
系统可以提供自动化的故障处理 工具，如自动重启服务、自动切 换备份等，减少人工干预，提高
故障处理效率。
2024/1/28
13
性能优化与容量规划
性能分析
智能IT运维系统可以对系统性能进行全面分析，包括CPU、内存、 磁盘、网络等各个方面的性能指标。
性能优化
系统可以根据性能分析结果，提供优化建议，如调整系统参数、优 化代码、升级硬件等，提高系统性能。
提升系统稳定性和可靠性
通过实时监控、故障预警等手段，及 时发现并处理潜在问题，提升系统稳 定性和可靠性。
降低运维成本
通过预测性维护、故障自愈等手段， 减少故障发生和处理时间，降低运维 成本。
2024/1/28
5
与传统运维对比
传统运维
主要依赖人工经验和技能，缺乏智能化手段，处理故障时响应速度慢、效率低 。
区块链技术
区块链技术将为智能IT运维提供安全可靠的分布式账本记 录，确保数据完整性和可追溯性，提高系统安全性。
5G和边缘计算
5G和边缘计算技术的结合将为智能IT运维提供更快速、更 稳定的网络连接和数据处理能力，满足实时性和高可用性 要求。
定义
智能IT运维是一种基于人工智能 、大数据等技术的运维方式，旨 在提高运维效率、降低运维成本 、提升系统稳定性和可靠性。
发展趋势
随着企业数字化转型的加速推进 ，智能IT运维将越来越受重视， 未来发展趋势包括自动化、智能 化、数据驱动等。
4
智能IT运维重要性
提高运维效率
通过自动化、智能化等手段，减少人 工干预，提高运维效率。
故障处理
系统可以提供自动化的故障处理 工具，如自动重启服务、自动切 换备份等，减少人工干预，提高
故障处理效率。
2024/1/28
13
性能优化与容量规划
性能分析
智能IT运维系统可以对系统性能进行全面分析，包括CPU、内存、 磁盘、网络等各个方面的性能指标。
性能优化
系统可以根据性能分析结果，提供优化建议，如调整系统参数、优 化代码、升级硬件等，提高系统性能。
提升系统稳定性和可靠性
通过实时监控、故障预警等手段，及 时发现并处理潜在问题，提升系统稳 定性和可靠性。
降低运维成本
通过预测性维护、故障自愈等手段， 减少故障发生和处理时间，降低运维 成本。
2024/1/28
5
与传统运维对比
传统运维
主要依赖人工经验和技能，缺乏智能化手段，处理故障时响应速度慢、效率低 。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4G/5G通讯技术、无线WIFI技术的 进步使得数据传输带宽不再成为瓶 颈,能够承担物联网数据管道的角色。
云计算技术与大数据分析技术的进 步使得基于物联网平台的智能决策 成为可能。
9
系统架构
智能运维平台的核心——数字模型
10
PART 8.3
关键技术
• 大型透平压缩机组 • 往复压缩机 • 离心泵
12
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
离心压缩机组
轴流压缩机组 13
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
烟气轮机 14
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
主要石化透平压缩机工作特点
离心式压缩机
• 径向 • 叶轮旋转，气体受离心力
增速增压 • 经扩张通道降速增压
YES
故障特征捕捉
智能
联锁
异常检测
保护
硬件
预警？
实现
NO
YES
基于深度学习 的诊断模块
诊断结论 诊断评价
知识转化 触发器
专家会诊
定期触发 NO
YES
虚警？ 精准故障匹配
模块
是否存在故障
智能联锁 保护层
常规报警/联锁停机 处理模块
故障状态劣 化程度评估
YES
智能决策模块 （无量纲故障指数计算）
故障风险度 评估
离心压缩机组在线监测概貌图 17
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
轴系统监测系统界面 18
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
密封系统监测系统界面 19
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组智能联锁保护技术
为防止机组发生故障而引发重大事故，在实际工程应用中通常为透平 机组配备联锁系统。目前普遍使用的振动联锁保护系统（如GE Bently 3500系统等）一直采用以通频幅值进行联锁停车保护方式，由于该联 锁方式对故障种类及其风险度没有针对性，同时又经常出现虚假信号 导致联锁停机，造成不必要的过保护问题。
为解决该问题，近年来有关学者提出了基于智能联锁保护的基础框架
20
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
自进化智能联锁保护基础框架
监测数据层 早期预警层
智能诊断层
压缩机组档案信息
状态监测实时/历史数据库
基础知识库（事实征兆的定义，故障定义）
故障特征空间指
标计算
监测
系统 软件
自主异常检测
实现
NO 存在异常？
5
引言
动设备
静设备
• 透平压缩机组 • 大型往复压缩机 • 机泵群
基于振动、滑油等 物理量的状态监测、 故障诊断等技术
• 压力容器 • 压力管道 • 储罐
腐蚀监测
6
PART 8.2
系统架构
智能运维平台架构图
系统架构
8
系统架构
石化企业智能运维平台主要表现
具有较强边缘计算能力的智能数据 采集设备、无线物联网节点日趋成 熟能够承担物联网网关的角色。
态监测及智能诊断技术、离心泵（高危泵/关键泵）故障智 能诊断技术。 ➢ 应用实例：典型系统平台介绍与故障诊断案例。
石化装备智能运维
1 引言 2 系统架构 3 关键技术 4 应用实例
PART 8.1
引言
引言
石化行业是我国国民经济的最重要支柱之一。属 于易燃、易爆及有毒物质开发与利用的高风险领 域，企业生产属于典型的流程工业。生产装置由 炼化机械、静设备、电气设备、仪器仪表和工艺 管道组成，布局紧凑，组成一个功能完备的生产 体系。
I-ESD
联锁停车
报警、联锁 保护触发器
故障报警
21
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组智能联锁保护技术
根据该智能联锁保护基础框架，针对石化机械异常检测误报漏报率高的问题，基于高斯混合模型 的异常检测方法如下： • 分别采集机械正常工况运行数据和实时工况运行数据； • 提取数据特征集,构造特征相空间； • 设定混合模型初始参数值； • 用正常数据训练得到基于混合模型的统计分布模型，模型数自学习结果为T； • 计算正常工况数据特征相空间模型间距离，自学习报警门限； • 将模型数设定为T，训练实时数据统计分布模型； • 计算正常工况和实时工况运行数据特征相空间模型间的距离； • 判断距离是否超过设定的报警门限，超过报警门限则报警，反之，继续采集数据。
22
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
基于高斯混合模型机械异常检测方法
机械状态监测数据
计算正常数据模 型间距离，自学
习报警门限
取n组正常运行数 据
取n组实时运行 数据
提取数据特征 值，构造相空间
提取数据特征 值，构造相空间
设定初始参数值
设定初始参数值
训练得到基于狄利
过程：系统从传感器模拟信号缓冲接口直接引出振动信号至系统数采器中，数采器将采集的数
据传输到应用数据应用管理器中，分析诊断及维护人员可以在企业内部局域网、广域网上随时随 地调用现场数据应用管理器的机组状态数据，察看机组运行信息并可进行故障分析、诊断。
16
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组状态监测与联锁保护技术
透平是由英文Turbine的音译技术名称，它泛指具 有叶片或者叶轮的涡轮机械。透平压缩机在石化 企业一般指离心压缩机和轴流压缩机。透平压缩 机是用来提高气体压力，并输送气体的机械。透 平压缩机中应用最广泛的还是轴流式与离心式两 种。
轴流式压缩机
• 轴向 • 转子旋转，气体增速 • 经动、静叶栅降速增
压
15
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
远程状态监测诊断系统是新一代在线监测系统，采用全新的设计理念， 大大提高了系统稳定性和可靠性，并可在局域网和互联网上方便进行 查询和分析。在设备运行过程中，对机组进行在线振动监测，基于实 时振动数据提供多种专业化分析图谱和监测诊断报警手段，能够及时 发现设备的异常状态以及原因、部位，从而实现设备基于状态的维修， 降低维修成本，减少设备停机次数，提高生产效率，最大化生产效益。
智能运维与健康管理
本章导读
学习要求：
➢ 了解石化装备智能运维的特点与重要性。 ➢ 掌握石化装备智能运维的系统框架构成与关键技术。
基本内容及要点：
➢ 石化行业背景介绍、故障与故障诊断特点； ➢ 系统架构 ：石化企业智能运维三大特点与架构组成介绍； ➢ 关键技术：大型透平压缩机组智能运维技术、往复压缩机状