一种远程监测与维护系统

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技术概况：自主研发的自适应滤波算法，可有效剔除工业现场噪声干扰，确保数据准确性。通过整合设备传感器、环境参数及历史运维数据，结合边缘计算节点实现本地实时预处理，减少云端传输延迟，提升响应速度。其次自主研发的自适应滤波算法，可有效剔除工业现场噪声干扰，确保数据准确性。基于机器学习模型（如LSTM时序预测、随机森林分类），实现设备故障提前和准确；另外构建行业专属故障特征库，支持小样本学习，降低对历史数据量的依赖。还有，采用动态规则引擎，兼容OPC UA、Modbus等20余种工业协议，打破设备异构性壁垒。提供拖拽式界面，非技术人员可在1小时内完成监测规则定制，适配复杂工业场景。

应用价值：
通过实时监测高危设备（如压力容器、输油管道），事故发生率下降。结合能耗数据分析，帮助钢铁企业实现吨钢能耗降低。推动工业互联网标准化，某集团反馈设备故障误报率高。

应用领域

领域	典型应用场景	代表客户
能源	油气田井口设备监测、风电机组健康管理	中石油、国家电投
制造	数控机床预测维护、生产线良品率优化	一汽集团、三一重工
交通	轨道交通信号系统监测、港口起重机安全预警	北京地铁、宁波港
市政	供水管网泄漏检测、污水处理设备远程运维	北控水务、深圳水务集团

 

 

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