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進行機器損壞預測，通過物聯網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。

很多傳統的工廠都在借助新的物聯網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)測系統和風電場的SCADA系統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)測數據的預測模型。目前，我們可以基于設備運行的歷史和實時數據建立數據驅動的預測模型，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據挖掘技術把設備的真實狀態(tài)和隱藏狀態(tài)發(fā)現出來，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據的建模和在線監(jiān)測，可發(fā)現很多早期征兆，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據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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