关键机泵状态在线监测系统，根据应急管理部关于《“工业互联网+危化安全生产”设备完整性管理与预测性维修系统系统建设应用指南(试行)》的要求，以“提升设备可靠性，提升设备安全运行水平，控制设备风险，降低维护成本，延长设备使用寿命”为原则，通过先进的预测性维修与故障诊断技术、可靠性评估与预测技术等判断设备的状态，识别故障的早期征兆，对故障部位及其严重程度生成故障预判，并根据诊断预知结果，生成检维修建议措施。

系统应用层

• 综合监控设备看板状态监测设备看护
• 图谱分析趋势分析联动分析协同优化
• 智能诊断专家诊断维修建议故障预知
• 数据统计安全防护寿命预测智能运维

边缘计算层

指标计算特征频率谐波识别边带识别误信号识别冲击识别工况识别趋势识别

风机模型电机模型泵机模型轴承模型变速箱模型齿轮模型大机组模型其他模型

数据采集层

• 无线网关
  
• 无线测温测振传感器
  

无线监测

• 边缘数采仪
  
• 有线测温测振传感器DCS系统
  

有线监测

• 防爆终端
  
• 手持测温测振仪
  

点巡检

企业设备侧

• 

  磁力泵

• 

  电机

• 

  屏蔽泵

• 

  机泵

• 

  压缩机

• 
  设备可视化管理

  以直观的卡片化界面呈现设备的核心运行指标：醒目的设备名称与类型、以颜色区分的实时告警等级、当前运行状态、以及持续运行时长等关键信息。
• 
  设备监控平台

  设备列表为树状结构，同步实时采集并监测设备运行信息，包括设备，振动、温度、转速健康状况，可以通过直观的界面来快速了解设备的运行情况。
• 
  设备看护

  设备看护总览可以查看设备的基础信息、健康状态、体检报告、故障报告以及各个测点的实时数据等。
• 
  图谱分析

  系统提供丰富的诊断工具，包括趋势分析、趋势波形频谱、包络分析、包络解调、瀑布图、倒谱等。准确判断设备的故障，提高诊断的准确性和效率。
• 
  智能预警

  对海量数据进行自动化、智能化的分析，在设备故障发生前或性能退化初期发出警报，从而实现从“事后维修”到“预测性维护”的转变。
• 
  诊断分析

  系统内置AI智能诊断模块，构建专门针对化工领域的深度学习模型，经过故障机理和化工设备故障数据的强化训练，自动诊断故障，生成维修建议。

• 01

  掌握设备状态

  从车间到管理办公室，实现设备状态统一可视，聚焦健康度偏低的设备，精准制定维护策略，保障全生产流程稳定运行。

  
• 02

  延长设备寿命

  借助智能诊断技术，对设备进行实时监测与预警，及时发现并处理潜在故障。智能诊断+早期维护，降低故障严重性，避免酿成重大事故。

  
• 03

  提高运维效率

  通过实施按需检修策略，替代传统的定期检修模式，减少了无效巡检次数，提高了运维效率；维保工单制定更加科学、有计划，显著降低了维修费用。

  
• 04

  降低库存成本

  结合预测性诊断结果，有依据地准备关键备件，避免了备件的过度积压与资金占用，有效降低了库存成本。

  
• 05

  设备监测智能升级

  通基于设备状态进行智能决策及智能维护的整个过程，运行维护的整个业务流形成了完整的信息闭环，变革设备运维管理模式，步入预测性维护时代。

  
• 06

  打通智慧工厂

  系统可对接智慧工厂平台，输出设备运行与风险状态，为工艺优化与生产排程提供参考。