
在全球能源结构转型下,发电厂设备可靠运行至关重要,预测性维护技术借助多种方法改变传统维护模式。其核心技术架构包括数据采集层、分析决策层和执行反馈层。数据采集层高精度传感器实时监测多项参数,分析决策层用机器学习算法建立健康模型。先进企业运用数字孪生技术,如某跨国能源集团为燃气轮机构建模型降低非计划停机。典型故障模式方面,AI系统可智能识别旋转机械轴承磨损
在全球能源结构转型下,发电厂设备可靠运行至关重要,预测性维护技术借助多种方法改变传统维护模式。其核心技术架构包括数据采集层、分析决策层和执行反馈层。数据采集层高精度传感器实时监测多项参数,分析决策层用机器学习算法建立健康模型。先进企业运用数字孪生技术,如某跨国能源集团为燃气轮机构建模型降低非计划停机。典型故障模式方面,AI系统可智能识别旋转机械轴承磨损