设备预测性维护（PHM）— 让能源设备开口说话
能源行业设备价值高、停机损失大、运行环境复杂。中远通ZYTMaster边缘智能体为每台关键设备配上"听诊器+医生"，通过多维度传感器实时感知设备健康状态，在故障萌芽阶段提前预警，帮助企业从"被动维修"转向"主动预防"。
适用设备
风力发电机组（齿轮箱、发电机、主轴承）、汽轮发电机组、泵与阀门、减速机、输变电设备、压缩机、风机轴承等旋转与传动设备。
核心技术参数
参数类别 | 技术指标 |
多维感知 | 三轴振动（±16g）、温度（-40℃~+105℃）、声纹（100Hz~80kHz）、磁通量、倾角 |
工业防护 | IP54防护等级，防爆等级Ex ib IIC T4 Gb，工作温度-40℃~+85℃ |
通信方式 | 4G / WiFi / POE / RS485，无线传输距离约100m |
边缘计算 | AI算法在边缘端自主判断，毫秒级响应，支持断网续传 |
客户价值参考
• 帮助减少关键设备非计划停机，降低突发故障造成的发电量损失与维修成本
• 基于设备真实健康状态制定维护计划，减少过度维护与备件浪费
• 降低高空、高危环境下的人工巡检频次，保障运维人员安全