基于变频器健康理论,融合1D-CNN、KNN、自编码器(Autoencoder)等核心算法,形成覆盖电流、电压、功率、转矩等核心参数的预测与异常识别算法库。研发出变频器数理模型,通过海量历史数据训练与迭代优化,异常识别率超99%,实现对微小故障的精准狙击;核心参数预测准确率超98%,趋势判断准确率超94%,可提前洞察设备性能衰减迹象,真正做到“防患于未然”。
同时,基于创新工业互联网平台,打通备件、点检、事故等设备管理功能模块的接口,实现无缝衔接,达成设备状态实时监控、自动点检闭环、故障溯源分析等数字化管控功能。其中故障报告模块精准还原故障时段核心数据曲线,提供针对性处置对策,大幅缩短故障排查与处理周期,非计划停机风险显著降低。