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Pour les exigences de contrôle de processus, l'expérience de fonctionnement de l'opérateur est inégale et le mode de fonctionnement est différent, ce qui ne peut pas être strictement unifié ;
Ils peuvent apporter des émotions dans leur travail, et leur état de fonctionnement dépend de leur sens des responsabilités ;
La mobilité des opérateurs augmente d'année en année, et la formation du personnel des opérateurs se dessine progressivement ;
Avec le développement de la société, l'investissement des entreprises envers les employés augmente d'année en année ;
Il est difficile pour les opérateurs d'observer les données de terrain en temps réel et les traiter à temps.
Le système de contrôle intelligent expert du four rotatif est basé sur un algorithme de contrôle prédictif multivariable et à grand retard. Il adopte une variété de technologies de contrôle complexes et est établi sur la base d'une recherche et d'un développement indépendants de logiciels de modélisation de systèmes de contrôle prédictifs multivariables, de logiciels de simulation et de logiciels de gestion des opérations. Et le système de contrôle intelligent expert est basé sur l'expertise et l'expérience fournies par l'opérateur, avec l'aide de la technologie de contrôle informatique, des experts en simulation dans le processus de production de chaque contrôle de processus intelligent en temps réel variable.
Il peut améliorer le niveau d'automatisation de four rotatif et assurer le fonctionnement stable à long terme du four rotatif.
Augmenter la durée de vie des équipements, réduire la charge de travail des opérateurs et les pertes inutiles causé par une mauvaise opération.
Réalisez le contrôle d'optimisation de la consommation de charbon et de la consommation d'énergie dans le processus de production pour atteindre les exigences de contrôle en matière d'économie d'énergie et de réduction des émissions, de production et de qualité stables.
Technologie des réseaux de neurones : imitation des neurones biologiques, ajustement par auto-apprentissage grâce à la collecte de données en ligne ; p>
Technologie d'identification de modèle : utilisation des données de terrain réelles pour établir un modèle de contrôle de haute précision ;
Algorithme de contrôle prédictif de modèle combiné : Une méthode de contrôle efficace pour l'interaction multivariable et les grands systèmes temporisés ;
Technologie de contrôle flou : basée sur les connaissances d'experts, elle est facile à concevoir et adaptée au contrôle de systèmes non linéaires, variant dans le temps et à retard pur ;
Le four rotatif est l'équipement clé du processus d'extraction de charbon et son fonctionnement normal est très important. À long terme processus de fonctionnement à long terme, il est sujet à divers défauts et présente de grands dangers cachés.En outre, la gestion traditionnelle des équipements adopte généralement le mode de maintenance préventive combiné à une inspection ponctuelle, qui est basée sur le temps pour éviter les défaillances précoces et augmenter l'équipement fiabilité ; Bien que la maintenance préventive puisse réduire les temps d'arrêt imprévus, elle repose trop sur l'expérience du personnel de gestion sur site et ne dispose pas du support des données d'état de fonctionnement en temps réel de l'équipement. Par conséquent, la décision finale de maintenance n'est pas basée sur la état réel de l'équipement. Ce mode peut entraîner une "sous-maintenance" et une "sur-maintenance". e". Cependant, le système de sécurité installé sur site pour les unités clés manque souvent de la fonction d'analyse de diagnostic ou est difficile à utiliser efficacement la fonction de diagnostic. Il ne peut détecter que les défauts tardifs, ce qui entraînera également des risques pour le fonctionnement de l'équipement et affectera le niveau de gestion de l'entreprise et l'efficacité du fonctionnement de l'équipement.
Le système de surveillance des vibrations en ligne des machines rotatives le four collecte en continu des données de vibration en plaçant un capteur de vibration et une carte d'acquisition de données sur le roulement du moteur principal, du pignon et d'autres pièces de transmission, et analyse les données collectées par un logiciel de diagnostic et d'analyse des défauts et des ingénieurs professionnels pour former la conclusion de l'état de l'équipement. Le système de surveillance en ligne peut non seulement juger de l'état actuel de l'équipement, mais aussi rouler pour prédire l'état futur de l'équipement, réaliser l'enregistrement et le suivi de chaque étape du cycle de vie complet de l'équipement, et réaliser la surveillance et la prédiction de défaut de fréquence industrielle, de dommages aux composants mécaniques, etc.
Assurer la continuité de la production et de la sécurité des équipements
Juger et prévoir les état de l'équipement
Réalisez une maintenance prédictive, réduisez les temps d'arrêt imprévus et améliorez l'efficacité de l'entreprise
Aidez à mettre à niveau le mode de fonctionnement et de maintenance p>