关键词:
智能状态监测
预测性维护
人工智能
数据收集
摘要:
在化工生产领域,其流程复杂且具有连续性、高危性等特点。动设备作为核心生产工具,涵盖泵、压缩机、离心机等关键设备,其稳定运行直接关乎化工生产的安全性、高效性与经济性。一旦动设备出现故障,不仅会导致生产中断,造成巨大的经济损失,还可能引发安全事故,威胁人员生命安全,对环境造成严重破坏。传统的设备监测方式,如人工巡检和简单的定期检测,存在明显的局限性。通过实时监测、数据分析和智能预警,企业能够实现预测性维护,显著提高设备可靠性和生产效率。本研究通过实际案例验证了智能状态监测系统的有效性,展示了其在降低维护成本、减少非计划停机方面的显著优势。