人机一体化智能系统：水电设备状态监测与故障诊断系统
在水电设备的管理中，设备的维护和保养至关重要。设备如果不注重保养，不仅轻易造成故障发生，而且当发生不可逆的情况时，往往已经是“亡羊补牢”。传统的设备管理方式通常集中在故障发生后进行诊断和修复，但这样的做法往往是在问题已显现的时候才做处理，从而错失了预防和降低损失的机会。
事实上，设备保养的核心目标并非仅仅是在故障发生后进行诊断，而是要最大化提升设备的使用率，延长设备的常规使用的寿命，避免突发性故障的发生。
设备诊断复杂：水电站相关设备种类非常之多，设备缺陷故障诊断难度大，无法快速定位异常原因和部位；
水电站涉及的设备种类非常之多，包括机械设备、电气设备和变电设备等，这使得故障的诊断和排查具有相当大的难度。每种设备的故障表现和诊断方式都不同，如何快速定位设备故障的部位和原因，是技术人员面临的最大挑战。
水电设备若发生故障，非计划性停机会导致严重的生产损失，停机时长可能意味着产能的一下子就下降。此外，巡检和维护的人力成本高昂，尤其是对于老旧设备的管理，维修难度大，所需人力资源大量增加。
数据利用低：采集终端独立监控，融合分析较低，数据规律利用较低，不利于早期缺陷发现
当前，很多水电设备的数据采集系统相对独立，监控系统之间缺乏有效的融合，导致数据难以形成整体的分析与预警。虽然设备状态可以实时监控，但由于数据的碎片化和分析不足，导致对潜在缺陷的预警能力较弱。
过去的设备管理方式通常依赖于IoT技术进行数据采集，然后设置阈值进行报警。然而，这种方法存在非常明显的局限性：首先，阈值设定的主观性较强，有可能会出现误报或者漏报；其次，这样的形式大多分布在在设备故障发生后，通过报警进行响应，难以对设备做有效的健康管理和维护。
做设备保养，首先像人看病一样，要去做一个体检，检查身体各项指标是否是正常的，如果碰到哪些不正常的指标，就要进行格外的注意。
几十台设备如果只出现轻微的问题，对原本没有影响或是只有轻微影响，不影响交付，如果大面积出现严重问题，那么就需要做异常分析，异常分析的手段就是自己与自己对比，自己与相关对比，来了解有没有大规模出现一些明显的异常问题的趋势。
有时候去做一个东西，并不是某个人拍拍脑袋就能决定的，答案往往并不重要，重要的是问题本身，错误的问题得出正确的答案，其实并没有把问题弄清楚，搞清楚问题就有很多方法论，有方法，有标准，在行业在做项目时，不管是业务还是技术都会有着一些准则来作为指导意见进行参考，比如机械设备标准，电气设备标准，智能化标准，物联网标准等等。
通过缺陷知识库，诊断知识库，处置知识库结合AI来做阈值告警，异常分析，设备评价，故障诊断，实现精确巡检，快速检修，备件库管理，采购计划，技术培养和训练来提高设备利用率，减少设备故障停机事件发生概率，提高设备管理上的水准，搭建周月报表与设备技术人才教育培训等多方面价值点。
“端”：电力设备附近采集前端，通过声学相机、声纹探头、振动传感器等设备，实时监控设备的工作状态，采集相关的数据；
“边”：设备状态监测与故障诊断，采用边缘计算技术对采集到的原始数据进行初步处理和分析。通过本地处理，能快速做出反馈，及时预警潜在问题。
“云”：设备诊断报告与样本存储，将处理后的数据上传到云平台，形成智能诊断引擎，进行更高层次的分析，生成设备诊断报告、样本库等，为后续的决策提供支持。
存在三项基础数据采集，核心类数据有声学相机，声纹探头，声振一体传感器，机械类数据包括振动，工况数据，油温等等，电气类数据包括油色谱，内部局放，介损等等，来进行信号的处理，处理好的数据可通过在线离线两种方式传输到在线监测与故障诊断系统来进行特征分析，设备状态评估，阙值告警，故障诊断，异常分析，设备健康估计，再把结果上传到云服务形成智能诊断引擎，故障诊断报告，样本库，再由此做成智能的终端APP，智能运维就此完成了。
A：CBM技术能通过安装传感器采集设备的运行数据，做多元化的分析。首先，能够明确设备能量流向，了解电力、气体等能源的分配情况；其次，能发现能量波动和浪费现象，通过优化能量流动和降低波动，达到节能目的。
A：CBM技术非常适合于设备价值较高、维护费用昂贵且社会影响较大的行业，如石油、钢铁、水电和风电等行业。这一些行业的设备管理要求精细化，通过CBM进行精准管理，有助于提高设备的利用率和降低故障发生率。
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