Азотный генераторВ основном с помощью сбора и анализа данных в реальном времени, мониторинга рабочего состояния оборудования и интеллектуальных алгоритмов и других средств для достижения мониторинга здоровья оборудования в реальном времени, как указано ниже:

　　- Сбор данных в реальном времени:Использование различных датчиков для сбора ключевых параметров работы оборудования. Например, измерение давления газа с помощью цифрового датчика давления, установка его в выходном трубопроводе азотного генератора, непрерывный мониторинг колебаний давления после установки целевого значения давления; c) измерение расхода газа с помощью расходомера массы и прямое измерение расхода массы азота с помощью расходомера массы горячего типа или расходомера массы Кориоли для оценки стабильности газоотдачи оборудования; Использование электрохимических датчиков, парамагнитных анализаторов кислорода и других для обнаружения чистоты азота, таких как датчики оксида циркония чувствительны к кислороду, измеряют содержание кислорода через изменение тока, а затем косвенно вычисляют чистоту азота.

　　- Мониторинг состояния работы:Данные об эксплуатационных условиях оборудования мониторинга, такие как давление вентиляции на входе, давление вентиляции на выходе, вентиляция на входе и вентиляция на выходе. Расчет разницы между давлением вентиляции на входе и давлением вентиляции на выходе, сравнение с заданным пороговым значением разницы в давлении, если разница превышает пороговое значение, маркирует точку мониторинга как точку аномального мониторинга и определяет, является ли давление оборудования ненормальным путем дальнейшего расчета коэффициента аномалии давления. В то же время рассчитывается разница между входной и экспортной вентиляцией, которая определяет нормальный поток оборудования на основе сравнения с порогом разницы в заданном потоке.

　　- Мониторинг экологических данных:Сбор данных о температуре и влажности окружающей среды, в которой находится генератор азота. Сбор значений температуры окружающей среды в заданном периоде времени, построение кривой изменения температуры, сравнение с заданным температурным порогом, получение сигнала стабилизации температуры, аномального сигнала высокой температуры или аномального сигнала слишком низкой температуры на основе результатов сравнения, так как высокая или слишком низкая температура окружающей среды может повлиять на производительность и срок службы оборудования.

　　-Интеллектуальный анализ и раннее предупреждение:Для комплексного анализа собранных данных используются анализ данных и интеллектуальные алгоритмы. Благодаря постоянному отслеживанию эксплуатационных данных оборудования, многомерный анализ, такой как распределение неисправностей оборудования, качество работы по обслуживанию и т. Д. Чтобы понять тенденции состояния здоровья оборудования. При обнаружении аномалий данных система автоматически посылает сигналы тревоги, быстро уведомляет соответствующий персонал через WeChat, SMS, почту и другие средства, а также может автоматически диагностировать причину неисправности, предоставлять рекомендации по ремонту для обслуживающего персонала, чтобы помочь ему быстро найти и решить проблему.

　　- Поддержание напоминаний:В соответствии со временем работы устройства, состоянием работы и установленными правилами обслуживания, создаются напоминания об обслуживании. Например, когда устройство работает в течение определенного времени или когда количество использования некоторых компонентов достигает определенного порога, система напоминает пользователю о регулярном обслуживании и обслуживании, таких как замена адсорбента, фильтра и т. Д. Для обеспечения того, чтобы оборудование всегда находилось в хорошем рабочем состоянии.