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风电机组数字孪生模型与故障预测

发布时间: 2023-12-06
来源: 科技服务团
截止日期:2024-01-19

价格 双方协商

地区： 辽宁省 沈阳市 铁西区

需求方： 沈阳***公司

行业领域

节能环保产业

需求背景

风电行业对提升风电机组运维效能和降低故障风险有迫切需求。在数字孪生模型与故障预测项目中，现场风电机组数据的收集与分析成为关键，以建立高精度的数字孪生模型，实现对风电机组运行状态的智能感知和故障预测。同时，风电机组巡检机器人的研发则迎合了机舱巡检的复杂性和危险性，通过轨道机器人结合红外和可见光技术，满足风电机组定期巡检、异常检测和环境监测的多方位需求。这两个项目共同致力于推动风电行业朝着更智能、可靠、高效的运维方向迈进。

需解决的主要技术难题

1.在线更新与高精度建模：实现数字孪生模型的实时在线更新，融合现场数据以提高模型精度。

2.智能感知与故障预测：开发算法以智能感知风电机组运行状态，实现及时而准确的故障预测。

3.软件平台整合：将数字孪生模型整合至用户友好的软件平台，以便实现可视化监测和决策支持。

期望实现的主要技术目标

1.红外技术应用：优化红外传感器的应用，以便实现对机组温度变化的敏感检测，提高故障预警准确性。

2.可见光技术图像处理：发展先进的可见光图像处理技术，以支持机器人在机舱内的视觉巡检，发现潜在问题。

3.数字孪生模型集成：将机器人与数字孪生模型紧密集成，实现对机组状态的全面监测和综合管理。

处理进度

  1. 提交需求
    2023-12-06 14:44:59
  2. 确认需求
    2023-12-07 09:53:20
  3. 需求服务
  4. 需求签约
  5. 需求完成