系统架构及软硬件
系统架构
旋转设备故障预测系统利用物联网高频振动传感器，采集设备振动波形样本及表面温度，生成旋转设备的振动特性样本；WTG9XXX工业边缘计算网关通过铂电阻采集电机三相绕组温度和润滑油温度，了解电机运行负载状态并结合传感器的振动特性，利用智能机理模型算法对采样数据进行大数据分析，实现不平衡、不对中、松动、齿轮磨损、轴承老化等旋转设备故障的预测；然后通过MQTT把数据样本及分析学习结果上传到WitCloud物联网数据云平台；系统的SaaS业务云平台为用户提供状态监控、场景监控、故障管理、运维管理、设备管理、客户管理、权限管理等功能；并提供数据接口功能，方便用户把设备状态导入到智能工厂运维平台系统。同时业务云平台通过大数据分析工具，为专业的用户提供设备的运行状态分析、预警故障分析，并形成专业的旋转设备健康诊断报告和维修建议。
系统软件
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WitCloud物联网数据云平台
WitCloud云平台功能包括：旋转设备上振动传感器及边缘计算网关的接入配置（包括主题配置和通道配置）、远程信息配置和设备固件升级、告警配置、日记记录和查看、多层边缘计算网关上传、数据库备份和找回、管理和支配InfluxDB数据库；
WitCloud云平台的强大系统架构，让他具备可拓展性、大量设备接入的能力、百万级并发能力，能方便接入超过100万台的旋转设备数量，并能支持每年新增超过10万台设备的接入能力。
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旋转设备SaaS业务云平台
旋转设备故障预测SaaS业务云平台，为用户提供状态监控、故障分析、场景监控、故障管理、运维管理、设备管理、客户管理、权限管理等平台功能，同时提供平台数据读取接口功能。SaaS业务云平台通过大数据分析工具，为专业的用户提供设备的运行状态分析、预警故障分析，并形成专业的工业设备健康诊断报告和维修建议。
故障预测算法模型：首先系统通过物联网高频振动传感器和铂电阻，采集旋转设备振动特性和负载温度特性，并形成振动特性样本库；然后利用智能算法(机器学习算法库)对这些原始数据样本进行机器自学习，生成对应的故障预测算法模型，并形成故障预测模型库；使用故障预测算法模型对实时采集的数据进行分析处理，实现不平衡、不对中、松动、齿轮磨损、轴承老化等旋转设备故障预测及诊断。
系统硬件
高频振动传感器
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MEMS振动传感器
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中高频振动监测
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采样频率最高可达 20Khz
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磁吸式便捷安装
RS485
WTS4VXX
USB
WTS6VXX
基本参数
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电源输入
DC4.5V-5.5V
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低功耗功能
支持
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工作温度
-40 ℃-105 ℃
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工作湿度
10%-95%(无凝露)
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IP等级
IP67
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安装方式
螺纹固定/磁铁固定
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外型尺寸
40*40*15mm/40*40*19mm
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通讯接口
RS485/USB
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通讯协议
Modbus-RTU
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外壳材料
工业铝外壳
温度传感
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测温对象
接触表面温度
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测温范围
-40°C~105°C
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分辨率
±1°C
振动传感
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加速度范围
三轴：±8g
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采样深度
1S/10S
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采样频率
4KHz/20KHz
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采样轴数
三轴
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采集精度
1mg/LSB
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数据内容
实时振动波形/特征值
边缘计算网关
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边缘AI计算
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多个振动通道
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多种无线传输
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内嵌算法模型
WTG9XXW
WTG9XXF
无线通信参数
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通信方式
WiFi
4G(Cat1)
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工作模式
3Mbps
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工作模式
STA模式/AP配置
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传输距离
40M
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通信信道
802.11b/g/n
LTE-TDD:B38/B39/B40/B41
主板参数
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振动通道数
1-6个通道可选
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振动接口
RS485(ModBus-RTU)
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机油温度
1路*3线制Pt100(断线检测)
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三绕组温度
3路*3线制Pt100(断线检测)
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LED指示灯
1*电源灯, 1*传感器通信灯, 1*网络状态灯
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固件升级
在线更新、远程更新
基本参数
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外壳材料
工业塑料外壳
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外型尺寸
115*70*47mm
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安装方式
工业导轨/强磁固定/法兰紧固/绑带
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电源输入
85-262VAC/12-36VDC
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操作温度
-30～70°C
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保存温度
-40～85°C
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保护种类
过载保护/输出短路保护/过热保护
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防水等级
IP67
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