旋回破碎机数字化管理平台

矿山行业面临来自市场、转型发展以及国家相关政策方面的压力与挑战,国家提出在矿山已有自动化、信息化建设基础上,推进物联网、大数据、人工智能等前沿技术在金属矿山的应用,促进矿山企业转型升级、提升矿山建设水平,实现提高生产质量和经济效益的目标。建设基于Cloudiip平台的矿山装备旋回破碎机数字化管理平台是建设数字矿山的客观需求。

★  产品功能



    ▍  设备健康状态预测


        介绍


       旋回破碎机为大型装备,是矿山生产工艺流程中的第一道设备,其设备健康状态关乎整个矿山生产流程的稳定性。由于矿石处理量庞大,且矿石硬度会有变化,旋回破碎机的健康状态随时都在变化,根据破碎机运行数据,进行预防性维护,实现设备健康状态预测。

       算法模型:利用超球模型,对主电机电流、液压缸压力、润滑油油温等数据进行分析,实现设备健康状态的预测。


    现场案例


       为了保证矿山装备的安全,降低设备异常停机的概率,进行设备健康状态的预测和衬板全生命周期的管理,以提高设备维检效率,降低异常停机次数。



    ▍  衬板磨损状态预测


        介绍


       旋回破碎机因矿石处理能力巨大,且矿石硬度会有变化,而矿石处理量和矿石硬度均会影响破碎机衬板的磨损,矿石硬度无法做到实时测量,而实验室矿石硬度试验小样本数据无法代表整个矿石的硬度,因此,需要通过主电机电流、液压缸压力、润滑油油温等参数对矿石硬度进行软测量,以此实现矿石硬度和磨损情况的关联。

       算法模型:回归分析


    现场案例


       为了保证旋回破碎机衬板更换周期的精准性,避免更换太晚衬板磨穿或更换太早引起浪费,因破碎机运行数据会随衬板磨损而变化,利用回归分析,对衬板磨损状态进行预测。



    ▍  旋回破碎机数字孪生


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       旋回破碎机属于大型复杂装备,且常年开机运行,运行环境比较恶劣,对于矿山企业用户来说若要进行学习培训,则非常困难,而旋回破碎机数字孪生则可解决这一问题。

       算法模型:模型细分


    现场案例


       对旋回破碎机进行等比例三维建模,保留设备模型层级,进行轻量化压缩,实现在B/S架构下的快速展示,可整体展示也可分系统展示,也可实现数据的绑定和驱动,实现数字模型还原物理模型。