水利樞紐水泵-電機故障AI預警

2025年7月10日 17:04

在水利樞紐的運行管理中，水泵電機作為關鍵設備，其穩定性和可靠性直接關係到整個水利系統的安全與效率。然而，傳統水泵電機故障檢測手段存在諸多弊端，嚴重影響了工程效率和安全性。

圖片@網絡

1

檢測滯後‌：傳統方法往往在故障已經發生或即將發

生時才能檢測到，導致維修成本高、停機時間長。

2

準確性不足‌：依賴人工經驗和定期巡檢，難以準確捕

捉電機運行的細微變化，故障判斷主觀性強。

3

‌效率低下‌：巡檢週期較長，無法實現對電機狀態

的實時監控，難以及時響應潛在故障。

這些痛點不僅增加了運維成本，還可能對水利樞紐的正常運行構成威脅。因此，一種能夠極早期預警水泵電機故障的智能系統顯得尤為重要。

系統介紹

極早期電機故障AI預警系統是一款基於人工智能技術的智能監測與診斷系統，該系統通過檢測站點實時監測電機電流數據，精準評估電機健康狀態，提前預警潛在故障。結合先進的信號處理技術和機器學習算法，能夠在故障發生前的極早期階段識別異常，降低設備停機風險，提高工業生產效率和設備使用壽命。

系統組成

01

電機故障AI預警器‌：

負責採集和實時分析被檢測水泵三相電機的電流數據，及時發現異常信號。

02

智能網關‌：

接收預警器發送的報警數據，並上傳至數據服務器，實現數據的遠程管理和分析。

03

數據服務器‌：

存儲報警數據，為後續的數據分析和故障預測提供支持。

04

業務管理平台：

平台可接收數據服務器的報警信息，通過可視化界面展示給管理人員，便於快速響應和處理。

水泵電機故障AI預警系統組成示意圖

   注：上圖為系統組成示意圖，具體配置可能因實際場景而有所調整。

系統優勢

01

非穩態分析‌

系統能夠通過對水泵電機電流的實時監測，實現對水泵電機故障的非穩態信號分析。

02

判定故障類型‌

利用AI技術，系統能夠對產生的數據特徵進行深入分析，快速判定故障類型，為維修人員提供準確的故障信息，縮短維修時間。

03

極早期故障預警‌

通過故障類型比對及大數據分析，系統能夠預估水泵電機的剩餘使用時間，並在故障發生前發出極早期預警，為水利樞紐運行管理和維修計劃提供充足的時間保障。

04

預判電機故障時間

根據被監測水泵三相電機的電流數值變化趨勢，並與大數據進行比對，預估故障的發展進程和可能的發生時間。

05

量化電機健康狀態

系統可對當前水泵電機健康狀態進行量化評估，並給出評估分

[ 70-100 ] 分：良好狀態（綠色）

[ 30-70） 分：警告狀態（黃色） 

[ 0-30 ）  分：報警狀態 （紅色）

用户可根據後台記錄的健康狀態分值，預估水泵電機需要維修的時間節點。

                      

                     量化水泵電機健康評估狀態示意圖

極早期電機故障AI預警系統以其獨特的優勢和卓越的性能，為水利樞紐的水泵電機預警檢測提供了新的解決方案。通過該系統的應用，不僅有效解決了傳統檢測方法的弊端，還大幅提升水利樞紐的運行管理水平，保障供水安全。未來，我們將繼續致力於技術創新和優化升級，為更多領域提供智能化、高效化的解決方案。