[VIP第1年] 指数:3
PF2100系列智能网关
产品功能与特色
1、多路传感器接入及管理
网关以无线方式链接PF1100系列智能无线传感器，布置方便，降低网络布置成本
一键式组网，单网关管理传感器终端数量不低于255个
采用网关主动式管理方式，降低数据不兼容、丢包等网络不稳定问题
增加无线功率增强模块，提高无线网络覆盖范围及连接强度
2、强大的数据管理及故障分析能力
单传感器节点有效数据存储量不低于30天，支持故障信息、原始数据回溯
支持传感器终端原始数据的本地边缘计算
内置独特的故障校验机制，有效降低传感器误报概率，减轻服务器数据处理压力
3、丰富的数据上传接口
1路基于MQTT协议的4G通信模块
1路基于MQTT协议的网络传输接口
1路基于MODEBUS标准协议的RS485接口
1路USB数据传输接口
4，徐州泵机监控费用、丰富的硬件本地资源
9-48V宽电压输入，徐州泵机监控费用，现场电源要求低
支持大容量TF卡数据存储
采用OLED和LED指示系统工作状态及信息查看
支持系统异常复位功能
支持4×7阵列键盘扩展，方便本地信息管理
支持GPS定位功能扩展
支持六轴加速度功能扩展
5、安全可靠的外观结构
外观设计大方，徐州泵机监控费用、紧凑
基础版符合IP54防水、防尘设计
增强版满足IP67防水设计，防爆认证Exd II
CT6
工作稳定-40℃~+85℃
如果初步结果显示异常，则传感器将根据异常可能性加大数据采集频率和密度，将有问题的数据持续发送至云端。徐州泵机监控费用我们对于设备健康度的评价是在人工智能算法的准确结果之上，引入行业内**多年的知识库及知识图谱进行判断的。
我们用算法对泵机当前的起停机状态、异常状态、工况原因进行准确分析得出结论，并结合我们的当前运转时间、历史运转时间、历史故障次数、历史故障原因等历史数据分析得到初步结论，在此基础上引入**知识（当前故障维修难度、当前故障造成停机的概率、当前故障的停机成本等），综合性的从实际发生状况和造成损失大小两方面给出合理性的当前设备健康分数，从而给操作人员提供准确的设备状态定位。 建设泵机监控系统采用集成学习和深度学习算法，着重识别泵机用户关注的异常工况，并提供详细工况图谱展示。
可靠的流体性能数据所有设备都要定期检查和调整，以确保设备按规范运行，不会造成资金浪费。所有水泵无一例外，都要经过检测。进行水泵检测时，相关系统和应用知识的专业人士会列出特定的检查表，为您安装的所有水泵进行分析。该分析决定是否有必要进行调整，以确保您基本了解水泵应该怎样调整才能更加适用于您的用途。如果有必要进行调整，人员会帮助您对水泵进行调整，确保实现比较好的系统性能。水泵调整是优化和改善设备的一个快速方法，而且这种优化会带来实实在在的经济收益。经过优化的水泵：节能使用寿命更长设备运行和维护的成本降低以比较好性能运转水泵检查有助于您实现水泵系统的生产目标，给您带来意想之外的表现。优势通过优化水泵或水泵设置实现节能。实现比较好运行状态。
运维节能应用实例
某电厂循环水泵额定转速2950r/min，操作人员依照泵机效率曲线，通过变频操作将运行频率调节至48Hz 来保证泵机处在工作效率比较好区间，但通过LIMS 系统的设备效率分析计算发现该泵机始终距离出厂的规定效率存在6.79%的差距。经一段时间的效率分析后，系统推断可能是由于泵机过流部分的壁面粗糙导致水利损失造成的，并对客户推送提高壁面的光洁度降低摩擦阻力的治理措施建议。用户在采纳建议并对该泵机的叶轮和泵壳做防护涂层后，设备效率经计算提升约5%，并且在不改变运行状态的情况下检测到运行电流下降了约5 安，以电机功率30KW计算，一年节约用电费用约2 万元，相当于节约该泵机原耗电能的10%。
适用于石油、化工、电力、水利等多行业各种泵机设备的运行健康状态分析及故障诊断、定位需求。
主要监控潜水泵定子绕组温度和水泵密封腔泄漏，适用于“提升泵”，“回流泵”，“搅拌器”，“推进器”，“排污泵”，的保护与控制。监测电机过热和密封泄漏，从而大幅度地减少代价昂贵的被迫中断的可能性。如果电机的温度达到一个预设的温度或有水进入了密封腔，传感器可以通过设置报警，或关闭水泵运行，通知维修人员，可预防性维护，也可以设置为禁用设备和声音上对温度或水入侵警报。泄漏保护：在潜水保护器油室内置入水份检测电极，在油室中如果出现有水份超限时电极出现信号跳变，保护器能检测到此信号的变化，而以故障指示或禁用设备。绕组保护：在潜水搅拌器三相电机绕组每相上安装温度检测传感器，在任一相绕组出现温度不正常上升时，保护器能检测到此信号的变化，而以故障指示或禁用设备。。在人工智能算法的准确结果之上，引入行业内**多年的知识库及知识图谱进行判断的。建设泵机监控系统
构建包含泵机设备出厂台账、运行状态统计、历史健康度、故障与维修等记录的设备全生命周期数字档案。徐州泵机监控费用
泵机工作工况识别：
在泵机振动被算法确认出存在异常状态后，云端平台启动工况识别算法对已检测确定出异常的数据进行工况的判断（如：气蚀、动平衡异常、不对中、基础松动、动静件摩擦等），并会给用户及泵机维护方（如已绑定）同步推送工况信息，方便终端用户很快了解异常类型及维修方尽快准备解决方案及维修备件。
工况识别算法是在异常检测算法中的卷积神经网络算法的输出上建立分支，当卷积神经网络提取出特征后，让特征进入一个误差逆向传播前馈神经网络进行异常原因的分类。误差逆向传播前馈神经网络对训练数据的每一次判断都与真是结果进行对比，并将与真实的误差进行逆向的传播传输的网络的输入端，从而修正输入量来让下一次的判断更加准确，直到准确率达到比较好后定型网络，用于以后每一次振动信号的异常分类。其原理模拟的是人类在对同一事物不断判断出现问题后的自我学习过程。
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