Wartungssystem mit künstlicher Intelligenz

In diesem Buch wird ein neuer Vorschlag f r die Lastvorverteilung unter Ber cksichtigung des technischen Zustands der Motoren thermoelektrischer Kraftwerke vorgestellt, bei dem verschiedene Wartungs- und Diagnosetechniken auf der Grundlage von Computational Intelligence ber Fuzzy-Logik kombiniert werden. Die Diagnose des technischen Zustands der Motoren wird mit Hilfe der Schmier lanalyse, der Schwingungsanalyse und der Thermografie durchgef hrt. Mit diesen Daten und einer statistischen Analyse ist es m glich, vorauszusehen, wann ein Motor auch bei Vorentladungslast ausfallen k nnte. Um die Zuverl ssigkeit der Motoren und der Stromversorgung zu erh hen, wurde das Programm f r das Wartungsmanagement (PGM) eingef hrt, das Management-Tools verwendet, nur die vier S ulen der TPM (Total Productive Maintenance) anwendet und sie mit der vorausschauenden Wartung und der Diagnostik kombiniert, was es dem Management erm glicht, die Korrekturstopps der Anlagen zu reduzieren. Einige der nach der Umsetzung erzielten Ergebnisse sind: Senkung der j hrlichen Wartungskosten, Verringerung der korrigierenden Wartung, Erh hung der MTBF (Mean Time Between Failures).