50、生产设备智能维护与灌溉系统设计解析

生产设备智能维护与灌溉系统设计解析

1. 生产线设备预测性维护系统

在制造业中，设备维护至关重要，它能预防或减少停机、生产下降、延迟以及供应链问题。传统的设备维护策略多依赖维护人员的经验和被动的事后维护，无法避免设备故障导致的生产停滞。而预测性维护系统通过对生产线设备的数据进行分析，能实现设备的预测性维护，将设备故障维护策略从被动处理转变为主动预防，大幅降低设备故障率，实现生产线的高效运行。

设备巡检是设备维护的关键环节，常见的巡检方法有手动巡检、远程视频巡检、飞机巡检、机器人巡检等。如今的巡检系统大多利用物联网技术，提升巡检监督力度，并具备分析和总结巡检数据的功能。

这里提出的基于数字孪生和增强现实（AR）的预测性维护系统应用于设备巡检。该系统在安卓平台上采用C/S架构发布AR巡检应用。维护人员手持安装有AR巡检应用的平板电脑对装配线设备进行巡检。具体操作步骤如下：
1. 用摄像头扫描巡检设备和识别图像，触发相应的AR数字孪生模型和AR数据显示板。
2. AR数字孪生模型与巡检设备同步移动，AR数据显示板显示巡检设备的实时运行数据和通过故障预测得到的设备健康状态值。
3. 当后端故障预测程序的结果显示设备故障时，系统根据故障信息定位设备的故障部位，触发高亮警报和相应的AR维护指导动画，辅助维护人员选择机器并对巡检设备进行维护。

不过，该预测性维护系统仍存在一些问题：
1. 装配线设备故障预测的准确性不高，故障预测模型需要优化。
2. 代表设备健康状态的数据类型相对单一，无法全面反映装配线中每个设备组件的故障情况。
3. AR维护指导的动画效果需要进一步优化。

2. 基于App