本系统采用振动、温度、电压、电流等多种传感器来采集表征通风机健康状况的各种物理参数,来判断电机的异常工作状态,并实时显示电机轴的振动及温度等参数情况。并且通过上位机提取信息的特征,采用人工智能处理,实时地、连续地对通风机进行智能体检。在通风机发生故障之前,预测通风机故障并发出报警信号,并且能够在风机出现故障时给出相应的解决策略。
(1)常规的监测系统仅能实现实时监测功能,本系统在此基础上运用小波分析、支持 向量机、灰色理论等算法,实现了对通风机故障预测功能。 (2)本系统将多种表征通风机健康状况的物理参数作为研究对象,从而更加全面的掌 握通风机运行状态的。 (3)以 PLC 为基础,将系统划分为多种不同的模块,各模块之间的功能是独立的,通 过上位机和软件将所有功能整合在一起,操作简单、方便。在通风机发生故障时,本系统能 进行人工智能报警。