ABB Ability 数字化方案助力矿石码头实现预测性维护

ABB传动链数字化解决方案针对矿石码头关键机组，如卸船机、堆取料斗轮机等设备结合现场实际工况及设备结构特点，采取“量身定制“的硬件搭配和算法部署用于数据采集和故障诊断分析。

对于卸船机此类非稳态工况的机组，采用有线温振一体传感器+多通道数据采集器的硬件组合进行数据采集，利用转速触发采集机制对卸船机运作时的数据进行及时有效采集并进行分析。与此同时，利用四合一（振动/温度/磁场/声音传感器）无线智能传感器采集斗轮机组及皮带机的相关数据，使整套系统性价比更高。

在设备维护和管理领域，ABB传动链数字化解决方案采用前沿的故障诊断及健康监测算法，为客户提供 出色的设备管理解决方案。以下是ABB传动链数字化解决方案核心算法模型的详细功能介绍：

1. 故障诊断及健康监测算法

ABB传动链数字化解决方案的故障诊断及健康监测算法是基于前沿的智能决策模型，旨在通过实时监测和分析设备的运行状态，提供高效的故障预警和诊断建议。具体功能包括：

•健康监测：当健康监测算法识别到某台设备出现异常时，系统会自动优化决策，增强对该设备的实时健康监控，并提供智能诊断建议。此过程通过大数据分析和机器学习技术，确保设备在更佳状态下运行，减少潜在故障的发生。

•智能诊断：一旦识别到设备故障，系统将根据设备的状态及其应用环境，并且结合系统中各类分析图谱，如时域/频谱/包络解调/倒谱/瀑布图/阶次分析等进行故障特征频率的自动捕捉并在系统平台中筛选、分类、对比最终在系统平台中直接给出算法诊断的故障结果，同时也提供专家级别的诊断建议及解决方案。这些建议不仅更精准，而且能够迅速实施，确保客户设备的非计划停机时间降到更低。

通过这些智能决策模型，客户可以实现设备的全生命周期管理，提高生产效率，降低维护成本，增强设备的可靠性和安全性。

2. 智能决策模型的核心优势

•实时优化决策：ABB传动链数字化解决方案的算法能够实时分析设备运行数据，自动优化监测和诊断策略，确保设备在最佳状态下运行。

•专家级诊断建议：系统能根据故障类型和设备应用环境，提供定制化的诊断建议和解决方案，帮助客户快速解决问题。

•减少非计划停机时间：通过提前预警和精准诊断，客户可以显著减少设备非计划停机时间，提升生产线的整体效率。

ABB传动链数字化解决方案的智能决策模型不仅在技术上具有优势，而且在实际应用中展现了出色的性能，帮助客户实现设备管理的智能化和高效化。