? 工業互聯網 - 博華科技

工業AI

 

博華科技針對工業AI提供以下解決方案
    ·基于機器學習與領域知識,結合振動與工藝數據,提供針對動設備(大機組、柴油機、泵等)的預警服務
   
工業設備的特點是運行機理復雜,故障表現形式多樣,基于現階段的技術水平,采用純大數據分析的方法很難準確預測故障和分析故障,所以必須結合領域知識,將專家經驗固化到算法中,通過對振動數據和工藝數據的綜合分析和關鍵參數的提取,才能提供對工業設備的預警服務,基于設備運行工況和負荷建立動態預警模型,進一步提高對設備故障的早期預警和準確性。
    ·基于機器學習與領域知識,結合振動與工藝數據,提供針對動設備(往復機、大機組、泵等)的專家系統服務
   
對于“罕見故障”、“疑難故障”等樣本少、原因復雜的故障,系統自動實現對異常數據的加密采集和存儲(最小保存間隔1ms),結合振動數據(加速度、速度、位移)以及壓力、溫度、轉速、流量、電流、電壓、潤滑油等工藝數據,通過各類專業分析圖譜,提供專家診斷服務和維修建議;
    ·將AI算法植入邊緣計算設備,實現近場處理的邊緣智能
   
博華科技基于對5萬臺工業設備(截止2018年11月)連續12年的數據采集積累,以及各類型設備不同故障的數據(包含波形和頻譜)分析經驗,研發了基于人工智能的智能預警模型和智能維修決策模型,根據實時采集的數據動態優化參數,現已植入到博華科技自主研發的系列智能邊緣計算網關,實現設備故障的近場預警和處理,目前,智能邊緣計算網關已批量應用于工業現場為企業裝備的穩定運行提供服務。

1.基于AI的智能邊緣計算網關
   
智能邊緣計算網關通過對異常狀態的智能預判,完成對故障時間點前后數據的加密采集、處理、傳輸和保存,并對數據進行重要優先級標注,當帶寬或存儲資源不足時,按照重要優先級傳輸或存儲預警狀態、異常數據,減少90%的帶寬和存儲資源占用。

1)BH5000物聯網振動網關

圖 BH5000智能邊緣計算網關

 
2)BH7000物聯網振動網關
 

圖 BH7000智能邊緣計算網關

 
2.基于智能預警模型的預測性維護
   
智能網關將關鍵數據實時上傳至云端,云端通過對同一型號不同設備,以及不同型號不同設備的海量數據進行大數據分析和處理。利用時域頻域等特征提取方法,研究故障機理,采用參數化與非參數化方法相結合的手段提取故障特征,建立基于數據的機理知識規則和統計信息數據庫,實時更新和優化模型,并將優化后的模型下發到相應的智能網關,完成云端一體的智能閾值報警模型的優化和更新。同時根據前期的技術積累,結合設備機理知識和數字雙胞胎技術,把模型的顆粒度細化到具體的單臺設備,實時建立從型號到具體設備的數字化模型,并關聯設備實際工況,實現機組的智能化預測性維護。

 

圖 六大細分領域特點(圖片來源于“騰訊研究院”《“人工智能+制造”產業發展研究報告》)


圖 基于人工智能的預測性維護(圖片來源于“騰訊研究院”《“人工智能+制造”產業發展研究報告》)