智能设备故障诊断系统-北京开运联合
设备故障诊断技术对于生产实践中防止事故发生、避免经济损失、制定与完善维修计划等具有重要意义。随着设备向高速度、高功率、高可靠性、大型化、智能化、数字化方向发展，传统故障诊断技术越来越难以满足复杂设备诊断的需求，随着软件技术、物联网技术、大数据技术等多种技术的发展，为智能设备故障诊断系统实现奠定了基础。（更多关于智能设备故障诊断系统拨打：15330092839）
行业现状
为保证工业设备的正常运行和高开工率，工业企业往往借助于SCADA监测设备状态。但是SCADA只是解决了设备的监控问题，传统的故障诊断依赖于专家的知识水平；传统维修为定期维修和事故维修相结合。前者会造成“过剩维修”浪费人力物力，后者直接导致生产的停止。
未来的制造业用的不是电，而是数据。数字化、智能化、定制化将成为主流，工业4.0的变革将变为按需定制，大数据技术是大趋势。
业务痛点 现代工业设备智能化程度越来越高，传统依靠人力的监控方式已经无法满足需求智能设备越来越多，设备产生的数据越来越多。而人的精力有限，无法对海量数据进行有效的处理及挖掘数据的价值。传统的定期维修和事故维修模式，无法满足工厂降低成本同时保持高开工率的要求定期维修和事故维修相结合的传统的维修模式，无法满足业务需要。 维修人员培训困难，设备越来越复杂，因为遗忘曲线等因素，维修人员无法记住每个操作细节，保证持续规范操作。维修过程属于密闭空间，管理人员无法了解细节。维修依靠维修人员现场自我发挥，维修过程无法管理，维修效率无法保证，维修质量无法监控。
功能构架 智能设备故障诊断系统通过物联网实时采集设备的运行状况数据、使用大数据平台存储海量设备状态数据、基于大数据处理技术的建立专家系统和故障树实现设备的故障预警。通过机器学习对设备状态信息进行离线全量数据挖掘分析，实现设备运动状态综合判断和预警，避免机器故障的产生，提供生产效率。
智能设备故障诊断系统的核心是一套大数据智能系统，包含一个知识管理系统。内部包含大量的基于知识处理的专家水平知识和经验。系统数据库中存储着从专家那里得到的行业知识。推理机的作用是按照一定的控制策略，根据知识库进行推理。结果解释将推理机得到的结果转换为用户能理解的内容。
智能设备故障诊断系统采用专家系统和深度学习相结合的模式，避免了传统的专家系统知识获取有瓶颈，系统层次少，智能水平低等问题。基于物联网，大数据技术，获得的大量数据，通过深度学习的自组织、自学习，可有效的提高系统的容错性、鲁棒性、实时性和自适应性。
知识库建立 首先找出知识库中可能会用到的所有事实，然后构造一个数据库，给每一个事实赋予一个唯一的整数编号以相互区分，并用该编号在规则库中来代表规则中用到的各个事实。然后建立判断库，规则是诊断的基础，由条件部分和行为部分组成。最后根据深度学习经过模型训练建立动态知识库。