Resumen del plan

Construir un sistema integrado de "optimización de control de análisis de adquisiciones" basado en la tecnología IoT+AIoT. Los datos de operación en tiempo real como la corriente, la tensión y la potencia del equipo se recogen a través de sensores inteligentes, y los modos de operación típicos como sin carga, carga ligera y sobrecarga se identifican dinámicamente mediante la combinación de computación de borde y modelo gemelo digital. Establecer una biblioteca de huellas digitales de eficiencia energética del dispositivo utilizando algoritmos de aprendizaje automático, generar automáticamente estrategias de operación de ahorro de energía y soportar el ajuste dinámico de la distribución de carga y los parámetros de operación. Integrar la evaluación de la salud del equipo y las funciones de mantenimiento predictivo, lograr el monitoreo de energía panorámico, la advertencia de condiciones de trabajo anormales y la optimización de la eficiencia energética en bucle cerrado a través de una interfaz de visualización 3D, ayudando a las empresas a reducir el consumo de energía operacional en un 15% -30% y ampliar el ciclo de vida del equipo.

Composición del esquema

Características del programa

El programa destaca la arquitectura de "integración cuadridimensional":
Percepción multimodo: integrar sensores inteligentes + computación de borde, realizar la adquisición a nivel de milisegundos de corriente, voltaje, armónicos y otros parámetros y construir gemelos digitales de equipos;
Biblioteca de huellas digitales de condiciones de funcionamiento: basada en el aprendizaje automático, establecer modelos típicos de condiciones de funcionamiento (sin carga / sobrecarga / transitorio, etc.), identificar dinámicamente patrones anormales de eficiencia energética;
Motor de optimización de bucle cerrado: algoritmo de distribución de carga impulsado por IA + estrategia de control adaptativo, ajuste en tiempo real de los parámetros operativos, reducción del consumo de energía pico en un 18% -35%;
Advertencia de salud: Integración de datos multidimensionales como la vibración y el aumento de la temperatura para predecir los riesgos de falla del equipo y extender la vida útil en más del 30%;
Visualización 3D: mapa térmico de eficiencia energética dinámica espaciotemporal + mapa de evolución de la condición operativa, que apoya la optimización de decisiones de varios niveles, formando un sistema de bucle cerrado de "evaluación de control de análisis de muestreo".