在现代化智慧楼宇中，中央空调系统作为能耗大户（约占建筑总能耗40%-60%），其电机设备面临三大核心挑战：

‌从问题到方案的精准对应‌：

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   应用案例

   
   

   
   

   
   

   
   

2. 典型应用场景

• 安装地点：智能楼宇

• 安装设备：50台（10HP/20HP/30HP/50HP）

• 电压规格：全部380V交流电

• 设备类型：空调风机组、各类水泵系统

1. 空调机组监测‌

    覆盖送/回/排风机

    监测重点：轴承状态、转子偏心、三相不平衡

 2. 水泵系统监测

      包含冷卻/冷凍/熱水泵

 3. 能效优化管理

• 结合变频器运行数据
• 动态调整运行参数实现节能15%-25%
  
• 
  
• 实施效果验证

1. 通过应用案例（50台设备部署）显示：

• ‌故障预警时效‌：提前3-8周发现轴承磨损等隐患
• ‌运维效率提升‌：人工巡检频次降低70%
  ‌经济效益‌：

• 减少非计划停机损失约120万元/年
• 综合节能率达18.7%（380V供电环境下）

系统介绍

系统组成

感知层：

• 在空调主机（10HP/20HP/30HP/50HP）、水泵等关键设备安装多参数传感器

• 覆盖案例中的空调风机、送风机、回风机、排风机等设备类型

控制层：

• 集成变频器控制箱（10HP空调主机配置）

• 实现双重保护机制

传输层：

• 通过工业网关实现380V强电环境下的安全数据传输

• 适配新光项目全部380V交流电设备

平台层：

• AI算法分析电流/振动等50+维度的设备特征

• 监测轴承状态、转子偏心、三相不平衡等关键指标

应用层：

• 提供能效优化建议和预测性维护方案

• 动态调整运行参数实现节能

系统优势

非稳态分析‌

系统能够通过对电机电流的实时监测，实现对电机故障的非稳态信号分析。

判定故障类型‌

利用AI技术，系统能够对产生的数据特征进行深入分析，快速判定故障类型，为维修人员提供准确的故障信息，缩短维修时间。

极早期故障预警‌

通过故障类型比对及大数据分析，系统能够预估电机的剩余使用时间，并在故障发生前发出极早期预警，为智能楼宇空调系统运行管理和维修计划提供充足的时间保障。

预判电机故障时间

根据被监测电机的电流数值变化趋势，并与大数据进行比对，预估故障的发展进程和可能的发生时间。

量化电机健康状态

系统可对当前电机健康状态进行量化评估，并给出评估分

[ 70-100 ] 分：良好状态（绿色）

[ 40-70） 分：警告状态（黄色） 

[ 0-40 ）  分：报警状态 （红色）

用户可根据后台记录的健康状态分值，预估电机需要维修的时间节点。