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华为变频器自动预测性维护带来的挑战和障碍

       华为变频器自动预测性维护带来的挑战和障碍:凌科自动化采用自动预测性维护的公司正在利用高科技的方法来解决方案来记录大量数据,并应用阈值化方法或机器学习来识别异常。这里的挑战是,一旦大规模实施了这些数据收集系统,就会导致数据海啸,这使得为有意义的PdM寻找可行的见解的任务变得困难。这是在“大数据”盛行的所有情况下固有的问题。越来越多地使用AI来解决大数据问题,但是即使这样的学习型AI算法也依赖于上下文和指导来产生有意义的见解。这种维修方法可以更有效的解决以及检测到华为变频器的故障,从而进行分析.
华为变频器自动预测性维护带来的挑战和障碍
凌科自动化对华为变频器故障都可以做那些维修与检测呢:
1.华为变频器过压故障的维修对策。
2.变频器因功率因数校正电容器开关损坏导致的过电压故障该如何的修复呢。
3.华为变频器过压故障解决方案。
4.变频器电容器开关电压倍率引起的过电压故障解决方案。
5.华为变频器输入电压具有很高的波峰因数(峰值因数)故障分析。
6.输入电压故障的解决方案。
7.华为变频器电压阻抗不平衡产生的原因。
华为变频器自动预测性维护
       当通过自动的预测性维护检测到异常时即使使用某些采用机器学习的解决方案进行了增强,由于专家没有收集样本,仍然很难理解异常的原因和重要性。使用传统的手动状态监视技术检测异常实际上有助于技术人员达到特定的预后。解决方案旨在改善机器与专业人员之间的通信流程。但是使用自动技术人员与机器之间的亲密关系的一部分被破坏了,这使得了解远程检测到的异常非常困难。“***信号”是可行的解决方案针对这些挑战的一种建议解决方案,不能恢复为手动诊断,而可以从自动化中受益,那就是关注有限数量的“前导信号”,同时寻找表示机器状态问题的异常现象。
 
       自动化检测对维修华为变频器的好处:***信号的重点是首先用清晰的信号查看全局,我们可以轻松理解这些信号并警告我们某些事情不正确。相反,如果我们尝试一次摄取所有可用数据,则会淹没在关于不需要注意的微小异常的误报警报中。一旦异常现象被识别为前导信号并很容易理解为有意义的异常现象,则可以从其他收集到的信号中分析其他见解和数据,以促进远程诊断和根本原因处理。***的信号是人类可以轻松理解并立即触发我们的直觉例如患者的体温的***信号。当这些信号通过听觉,华为变频器视觉或触觉等人类可辨认的关系时,对于已经面临来自自动化系统信息的认知超负荷的人们来说,验证异常重要性的过程就容易得多,而且速度更快。
华为变频器自动预测性维护带来的挑战
       华为变频器声音对机器的影响与检测作用:对于工业机器人们可以很容易地理解许多***的信号。同样,到目前为止主要是基于接触的(使用传感器从机器到机器),并检测诸如振动,温度和功耗等主要信号的异常。例如振动是一个很好的引导信号,但是对于自动检测变频器故障它更多地取决于传感器的位置,因此要完全覆盖大型复杂的机器,将需要多个传感器。这进而导致数据泛滥的问题。
声音是识别异常的***先导信号,因为人类很容易理解即使它们不在机器附近。声音异常可以在找到后定位到其来源。因此,即使只有一个传感器,机器的覆盖范围也会更好,并且信号代表整个机器的正常或异常状况。
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