宜宾柴油发电机智能保养系统

一、 系统核心架构与功能
该系统通常由感知层、网络层、平台层和应用层四部分组成，形成一个完整的闭环。
1. 感知层（数据采集）
在发电机组关键部位加装智能传感器，实时采集多维数据：
机械状态：发动机振动、转速、轴位移，用于监测轴承、活塞连杆机构健康度。
流体品质：机油压力/温度/品质传感器、冷却液温度/液位/酸碱度传感器、燃油压力。
电气参数：三相电压、电流、频率、功率、蓄电池电压与内阻、发电机绕组温度。
环境数据：机房温度、湿度、排气背压。
2. 网络层（数据传输）
通过机组内置的智能控制器（如基于PLC或专用控制模块），利用4G/5G、以太网或LoRa等无线通信技术，将感知层数据安全、可靠地传输至云平台或边缘服务器。
3. 平台层（数据分析与决策核心——系统大脑）
这是系统的智能核心，具备以下关键能力：
数字孪生：为每台机组建立虚拟模型，其运行参数与物理实体实时同步。
大数据分析与AI算法：
趋势预测：基于历史与实时数据，通过机器学习算法预测关键部件（如喷油器、空气滤清器、蓄电池）的剩余寿命，提前生成保养预警。
故障诊断：将实时数据与内置的专家知识库和故障模型库进行比对，自动识别异常模式（如“轻微拉缸前兆”、“冷却液轻微泄漏”），并给出诊断建议。
健康评分：系统综合各项指标，为机组计算一个直观的健康度分数，使管理人员一目了然。
4. 应用层（用户交互与执行）
面向用户的多终端应用（PC网页、手机APP）提供以下功能：
全局可视化大屏：集中展示所有联网机组的分布、状态、报警信息。
智能预警与工单：系统自动生成预警通知，并可根据预设规则自动创建保养或维修工单，直接派发给指定的维护工程师。
电子化档案：所有运行数据、保养记录、故障处理报告自动归档，形成不可篡改的全生命周期数字档案。
备件智能管理：系统可根据预测结果，提前提示所需备件的型号和数量，联动库存系统。
二、 系统工作流程示例
数据异常：振动传感器监测到发动机振动幅度连续三天缓慢攀升，虽未超阈值，但AI模型识别出此为非良性趋势。
综合分析：系统交叉分析同期机油中的微量金属颗粒数据，发现铁元素含量亦有轻微上升。
预测预警：平台判断该机组主轴承存在早期磨损风险，预计在未来150-200运行小时内需关注。随即向管理员手机APP推送一条预测性保养建议：“警告：监测到轴承早期磨损迹象，建议在50运行小时后安排检查。”
生成工单：管理员确认后，系统自动生成工单，指定服务商，并推荐携带“轴承检修工具包”及相应备件。
闭环处理：工程师现场检修确认后，通过APP上传处理结果和照片，系统自动更新该机组健康档案。
三、 核心价值与展望
大化可靠性：变被动为主动，将故障消灭在萌芽状态，确保关键电力供应万无一失。
优化维护成本：避免不必要的定期保养，实现“按需保养”，同时防止小故障演变为大修，显著降低总拥有成本。
决策科学化：基于数据驱动决策，摆脱对个人经验的过度依赖，提升资产管理水平。
提升运维效率：电子化流程、远程诊断，大幅减少现场巡检次数，提高维护响应速度和处理精度。