傳統(tǒng)起重設(shè)備本質(zhì)安全檢測(cè)主要依靠人工點(diǎn)檢+定修模式完成，效率低、可靠度不夠、難于管理，容易發(fā)生欠維修或過度維修事件。
微特橋式起重機(jī)智能運(yùn)維管理系統(tǒng)以先進(jìn)的技術(shù)+合乎實(shí)際的運(yùn)維管理模式，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維工作質(zhì)量增高、效率提升、降低成本。
以汽車制造業(yè)沖壓車間橋式起重機(jī)為例，系統(tǒng)主要包含七大部分組成：工作區(qū)域人員非法闖入系統(tǒng)、起重機(jī)應(yīng)力檢測(cè)、輪轂?zāi)p監(jiān)測(cè)、鋼絲繩損傷檢測(cè)、卷揚(yáng)跳繩監(jiān)測(cè)、故障診斷分析、大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)和駕駛員行為監(jiān)測(cè)等。
方案介紹
1、工作區(qū)域人員非法闖入
因現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境比較復(fù)雜，基于AI視覺系統(tǒng)。通過攝像頭拍攝吊鉤下方現(xiàn)場視頻，對(duì)進(jìn)入吊鉤區(qū)域范圍發(fā)出聲光報(bào)警，對(duì)非法闖入的人員進(jìn)行喊話驅(qū)離。
2、起重機(jī)應(yīng)力監(jiān)測(cè)
橋式起重機(jī)主要監(jiān)測(cè)主梁和端梁的應(yīng)力變化，通過小車運(yùn)行過程中的受力點(diǎn)位變化，分析鋼結(jié)構(gòu)是否存在上繞和下繞趨勢(shì)及鋼結(jié)構(gòu)發(fā)生裂紋的趨勢(shì)。
3、輪轂?zāi)p監(jiān)測(cè)
微特研制出輪轂?zāi)p監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以設(shè)定設(shè)備輪轂的使用閾值，當(dāng)設(shè)備輪轂達(dá)到閾值時(shí)設(shè)備進(jìn)行報(bào)警，提醒維護(hù)人員進(jìn)行設(shè)備的維護(hù)計(jì)劃。
4、鋼絲繩在線檢測(cè)
鋼絲繩在線檢測(cè)設(shè)備對(duì)在役鋼絲繩狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，可準(zhǔn)確識(shí)別出斷絲、磨損、銹蝕、疲勞、變形等各種損傷，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)鋼絲繩狀態(tài)、分析損傷程度。
5、卷揚(yáng)小車跳繩監(jiān)測(cè)
基于AI視頻學(xué)習(xí)及算法的視覺系統(tǒng)。主要通過攝像頭拍攝現(xiàn)場卷揚(yáng)機(jī)工作視頻狀態(tài)，通過PC端植入的算法軟件分析出卷揚(yáng)機(jī)工作中鋼絲繩的異常狀態(tài)。
6、故障診斷系統(tǒng)
對(duì)車間橋式起重機(jī)的電機(jī)，減速機(jī)，軸承等旋轉(zhuǎn)傳動(dòng)部件進(jìn)行在線診斷分析，系統(tǒng)支持多設(shè)備、多測(cè)點(diǎn)同步采集診斷。
7、大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)
微特技術(shù)根據(jù)起重機(jī)運(yùn)行過程中的痛點(diǎn)，研發(fā)了大數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)，建立設(shè)備生產(chǎn)運(yùn)維保障系統(tǒng)，運(yùn)用先進(jìn)的物聯(lián)傳感技術(shù)及智能軟件算法完成設(shè)備本質(zhì)安全無人化自主檢測(cè)，降低點(diǎn)檢運(yùn)維工作的難度、強(qiáng)度和工作量，信息傳遞數(shù)字化，過程管理流程化。
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