主要功能

1、建立数据分析基础框架功能和故障规则库，包括电机故障、液压设备故障，监测轨道的沉降和偏移，小车的运行速度、振动是否超限；

2、建立关键设备分析和诊断模型：包括电机转子故障、定子故障、不平衡、不对中、松动故障等诊断模型、液压设备诊断模型、振动和温度信号分析模型、设备寿命评估模型；

3、系统可集成多种数据分析工具，其中主要包括：时域分析、频域分析、小波分析、趋势分析、相位分析、趋势分析、转速三维、轴心轨迹、阶次分析、频谱包络图、包络解调、倒图分析、伯德图、奈奎斯特图等；

4、建设设备状态在线远程监测与智能分析系统；

5、实现设备状态信号的数据采集、集中存储和智能分析。

监测手段

1、通过对电气设备、传动设备和执行机构故障的原因机理总结和归纳，在系统中建立智能故障预测功能。通过振动、位移、温度、电流等数据与故障分析模型的拟合和匹配，对设备的故障进行诊断，并实现多级报警；

2、通过传感器物联网获取工艺过程数据和振动、声音、温度等信号，采用大数据分析和故障预测机理建模等人工智能技术，实时跟踪设备性能衰减状态和健康指数，预测设备故障发生的时间、原因和故障点，并在此基础上实现以故障预测触发运维检修的按需维修工作流程和设备资产的全生命周期管理。

优势

1、降低相关机组的备品备件库存约65%，切实减少资金占用；

2、提前预知故障发生点，平台自动提出升级版维修方案，有针对性的对频发故障点进行电气和机械性能强化，同期对比降低维修成本约35。