《能源优化：工业设备故障预测与健康管理（PHM）系统》

《能源优化：工业设备故障预测与健康管理（PHM）系统》

项目简介：
本项目开发了一套面向工业设备的智能运维平台，通过机器学习算法实现设备故障的早期预警与健康状态评估。在某风电场的实际应用中，系统成功将设备非计划停机时间减少42%，维护成本降低35%，故障预测准确率达到91.5%。

核心技术架构：

1. 多源数据融合：整合SCADA系统数据、振动传感器信号和维修日志等12类数据源

2. 时序预测模型：采用Informer+TCN混合架构，实现设备退化趋势的长期预测

3. 数字孪生构建：基于物理模型与数据驱动的双引擎仿真，支持故障根因分析

系统创新点：

• 开发自适应阈值算法，实现不同设备型号的零样本迁移

• 首创”振动+温度+电流”多模态特征提取方案，检测精度提升28%

• 内置维修知识图谱，自动生成维护建议与备件清单

落地成果：
已应用于风电、石化等3个行业，监控设备超2000台。项目包含：

• 工业数据治理规范

• 边缘计算部署方案

• 预测性维护业务流程设计
  学员通过本项目可掌握工业AI落地的核心方法论，获得可直接应用于产线的PHM系统开发框架。