引言：军工品质，智能护航

在军工领域，电源设备的可靠性直接关乎国家安全与任务成败。面对外采组装电源的潜在风险，专用电源健康管理系统应运而生。依托物联网感知与数字孪生技术，本系统实现了电源设备的全生命周期健康管理，以精准监控、智能预警、高效维护为核心，为军工电源的稳定运行提供坚实保障。

方案介绍

方案概述

本项目以物联感知设备为核心，致力于采集电源设备的数据。通过将采集的数据与设备的孪生模型进行联动展示，实现了对电源健康情况的精准监控。其主要功能包括：

• 实时监测：实时监测其运行时各项参数（包括振动、发电机绕组温度、机壳温度、发动机转速、电压、电流 、纹波、浪涌、水温、  电流、功率、油压、进回油流量、冷却液流量、中冷气压等）。
• 智能诊断：采用智能算法，建立数学模型，对专用电源关重件（发动机、ECU、发电机、控制器）进行故障预测与健康管理。
• 三维可视化：同时利用多维可视化技术，对其关重件进行分级展示，定位故障位置，指导安装维护。

适用场景

• 军工电源出厂测试：模拟极端工况，确保设备可靠性
• 设备运维管理：实时监控运行状态，预防突发故障
• 寿命预测与维护规划：基于大数据分析，延长设备使用寿命，降低维护成本

核心功能

• 7大类41项数据100%采集
  设备可用数据41项，包含振动、转速、流量、温度、功率、电压、电流七类，其中振动、噪声、电压是高频数据、红外温度是图像数据、其他为低频数据
• 高频数据 4大图谱24项特征指标多维分析
  支持原始波形分析、加速度频谱分析、速度谱分析、趋势分析四大类图谱。
  统计包含有效值、峰峰值、裕度、峭度、关键频率峰值等24项特征指标。
• 9大类模型60余项告警规则部署
  以多阶段的限值告警为基础，覆盖瞬时告警、短时统计告警、常时间趋势告警三大类型，支持机器学习、深度学习的大数据模型接入。
• 5大维度—阶梯式—健康模型方案
  60余项告警覆盖发动机、发电机、控制器、散热装置和其他附件五大维度，根据告警严重程度评估每个维度分值，实现阶梯式设备健康管理。

技术优势

• 数字孪生联动：设备数据与孪生模型实时同步，实现“虚实结合”精准监控。
• 边缘计算+云端协同：本地边缘计算机实时处理高频数据，云端存储与分析支持长期决策。
• 高兼容硬件生态：集成7大类41项数据，覆盖发动机、发电机、控制器全区域。

应用案例案例

案例一：某军工单位专用电源健康管理系统

痛点：专用电源试验过程中，设备稳定性不足，故障频发，采用多种手段后仍不能有效控制。
方案：多维传感器感知+智能算法模型+可视化平台，实现了电源设备的全生命周期健康管理。
效果：专用电源状态监控准确率90%以上，故障诊断准确率80%以上，剩余寿命阶段预测准确率60%以上。