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電機智能云盒解決方案
工業互聯 電機智能云盒解決方案
我們知道，作為設備機械動力源的電機，其安裝使用和維修更換的過程往往是極為耗時、費力的，一旦出現任何故障或損壞造成設備停產，總是會給企業帶來不小的經濟損失，包括：設備停機導致產能效率下降，以及因電機損壞而發生設備二次損傷...等等。
現在大部分都是采用“眼睛看外觀、耳朵聽聲音、測試溫度和振動”的方法來掌握電機運行情況，這種方式不僅耗時耗力，而且單憑經驗無法準確的判定電機運行狀態，要確保電機的長時間穩定運行，我們真正需要的是對包括：電流、溫度、扭矩、振動...等各類電機運行狀態的實時信息和歷史數據，進行交叉比對和趨勢分析，基于對電機運行健康狀況的評估，為設備的運維保養制定相應的計劃和流程，對電機進行預測性維護，避免因電機損壞造成的重大損失。
電機智能云盒依托先進的物聯網傳感技術，通過測定電機設備特征參數（如 振動加速度、速度、位移等），計算并存儲設備的運行參數，自動生成日數據庫、歷史數據庫及報警庫。將特征參數值與設定值進行比較，來確定設備當前是處于正常、異常還是故障狀態，設備一旦出現異常或者故障，及時報警通知運行管理人員。盡可能多的采集故障信息，從而獲得設備的狀態變化規律，預測設備的運行發展趨勢，幫助用戶查找產生故障的原因，識別、判斷故障的嚴重程度。
對電機進行狀態監測，比較常見的做法，是通過加裝專用的傳感器，測量電機本體的溫度和振動等級，并借助專門的儀器設備對監測數據進行實時記錄和分析；或者將傳感器直接接入專業的狀態監測系統，用以分析和評估電機運行的健康狀況和歷史趨勢。
電機云盒賦予電機無線連接和智能分析決策的功能。支持WIFI、藍牙、5G等多網絡、多場景設備接入，數據采集無需復雜的多協議轉換，直接從電機表面測量關鍵參數（振動、噪聲和溫度），利用AI融合工業機理的的算法，構建電機故障模型庫，實現邊緣側數據實時分析和決策，把事后維修變為事前預測。
● 可連接振動傳感器，完成數據采集與遠傳功能；
● 振動傳感器可以是單軸加速度計、或三軸加速計，傳感器內置積分功能，可以輸出加速度、速度、位移信號（含振動波形）；
● 可連接溫濕度傳感器，完成數據采集與遠傳功能；
● 可連接溫振一體化傳感器，完成數據采集與遠傳功能；
● 可連接電壓、電流互感器，完成數據采集與遠傳功能；
● 采用無線通訊技術（Lora、NB）傳輸數據；
● 可以設定報警門限，實現報警判斷；
● 可以本場緩存數據，保障數據的連續性與可靠性；
● 實現數據預處理功能；
● 實現電機狀態評價與故障診斷（二期完善）；
● 傳感器的種類與數量可以根據需要進行選配；
● 利用近場通訊技術（藍牙）實現現場的可視化配置；
● 從電機反饋給設備系統的應該是一系列實時的動態數據，而不僅僅是一兩個簡單的狀態信息或報警。
● 歷史信息查詢功能。可以根據用戶需求查詢報表信息以及所有報警記錄，可對振動篩設備的歷史數據按時段進行查詢與趨勢分析。
● 無線通訊，無需布線，實施方便； ● 現場可視化配置，快捷高效；
● 可以遠程集中配置與管理； ● 自檢功能，保障設備可靠運行；
● 組合式硬件配置，靈活多樣，適應性強。 ● 可與物聯網平臺無縫集成。
● 預留通用接口，可以接入其它類型的傳感器；
