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news 2025/10/17 2:32:23

深圳建设企业网站公司,备案多个网站,四川招标投标网,企业工商注册查询76个工业组件库示例汇总 AI 预测性维护模拟组件 (燃气轮机轴承) 概述这是一个交互式的 Web 组件，旨在模拟基于 AI 的预测性维护 (Predictive Maintenance, PdM) 概念，应用于工业燃气轮机的关键部件（例如轴承）。它通过模拟传感器数据、动态预测剩余使用寿命 (RUL)，并根…

76个工业组件库示例汇总

AI 预测性维护模拟组件 (燃气轮机轴承)

概述

这是一个交互式的 Web 组件，旨在模拟基于 AI 的预测性维护 (Predictive Maintenance, PdM) 概念，应用于工业燃气轮机的关键部件（例如轴承）。它通过模拟传感器数据、动态预测剩余使用寿命 (RUL)，并根据预测结果提供相应的维护建议，展示 PdM 的基本工作流程和价值。

重要提示： 此组件是一个高度简化的概念演示，其传感器数据、RUL 计算和 AI 模型均为模拟，不代表真实的物理过程或复杂的机器学习模型。它的主要目的是教学和概念展示。

主要功能

设备与部件选择: 用户可以选择模拟的燃气轮机型号和具体的监测部件（如主轴承、输出轴承）。
实时传感器数据模拟: 模拟与所选部件相关的关键传感器（如振动、温度、声发射、负载、油液颗粒等）的实时读数，并根据模拟的健康状况显示状态（正常、警告、临界）。
动态 RUL 预测: 模拟 AI 模型根据当前的传感器数据和运行时间，持续预测所选部件的剩余使用寿命 (RUL)，单位通常为小时或运行周期。
预测置信度: 显示模拟的 AI 模型对其当前 RUL 预测的置信度百分比。
三级维护建议: 根据预测的 RUL 值，自动生成并显示不同级别的维护建议：
- 监控 (Monitor): RUL 充足，状态良好，建议常规监控。
- 建议检查 (Inspect): RUL 低于警告阈值，建议在下次维护窗口进行检查。
- 紧急更换 (Replace): RUL 低于临界阈值，存在较高失效风险，建议立即安排更换。
AI 模型特征重要性 (模拟): 展示模拟的 AI 模型认为哪些传感器特征对当前的 RUL 预测影响最大，帮助理解判断依据。
可视化界面:
- 采用简洁的科技感风格（类苹果工业风）。
- 响应式三栏布局（选择区 | 传感器与预测区 | 建议与特征区），适应不同屏幕尺寸。
- 通过颜色变化（RUL 值、传感器状态、建议卡片）提供直观的状态反馈。

如何使用

打开页面: 在现代浏览器中打开 index.html 文件。
选择设备: 从左上角的"选择设备"下拉菜单中选择一个燃气轮机型号（例如 GT-101）。
选择部件: 在"选择部件"下拉菜单中选择要监控的具体部件（例如主轴承 A1）。
观察模拟:
- 中间面板会显示该部件相关的模拟传感器读数，并实时更新。
- 同时，中间面板也会显示模拟的 RUL 预测值和置信度，RUL 会随模拟时间的推移而逐渐降低。
- 右侧面板会根据当前的 RUL 显示相应的维护建议级别、描述和行动建议。
- 右下角会显示对当前预测影响最大的模拟特征及其相对重要性。
- 模拟会持续进行，直到 RUL 降至 0 或用户选择其他部件。

模拟逻辑简述

时间: 模拟以固定的时间步长（例如，每隔几秒代表运行 8 小时）推进。
传感器数据: 每个传感器有一个基础值和正常的波动范围（通过高斯噪声模拟）。当模拟的 RUL 降低时，部分传感器的读数会根据预设的退化模型（例如线性增加）逐渐偏离正常范围，模拟部件老化的过程。
RUL 计算: 每个部件有一个基础的初始 RUL。RUL 的减少速度受基础退化率和当前传感器异常程度（通过计算一个综合的"异常分数"模拟）的影响。传感器读数越异常，RUL 下降越快。
置信度: 模拟的置信度会随着 RUL 降低或传感器异常增多而逐渐下降。
特征重要性: 预设了不同部件下各传感器的相对重要性得分，并可能随 RUL 变化进行微小的模拟调整。

再次强调，以上均为简化模拟，用于演示概念。

文件结构

ai-predictive-maintenance-turbine/
├── index.html         # 组件的 HTML 结构
├── styles.css         # 定义视觉样式的 CSS 文件
├── script.js          # 实现交互逻辑和模拟功能的 JavaScript 文件
└── README.md          # 本说明文件

技术栈

HTML5
CSS3 (使用了 CSS 变量和 Flexbox/Grid 布局)
JavaScript (ES6+)
无外部库依赖。

效果展示

在这里插入图片描述

源码

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>AI预测性维护 - 燃气轮机轴承</title><link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body><div class="pdm-container"><header class="main-header"><h1>基于AI的预测性维护组件</h1><div class="header-info"><span class="model-info">模型类型: LSTM</span><span class="time-display" id="currentTime">--:--:--</span></div></header><main class="main-content"><!-- Column 1: Component Selection & Sensor Dashboard --><section class="selection-sensors-panel panel"><div class="selection-section"><h2><i class="icon icon-turbine"></i> 设备与部件</h2><select id="turbineSelector"><option value="GT001">燃气轮机 GT-001</option><option value="GT002">燃气轮机 GT-002</option></select><select id="bearingSelector"><option value="B01">主轴承 #1 (输入端)</option><option value="B02">主轴承 #2 (输出端)</option></select><button class="action-button" id="loadDataBtn">加载/刷新数据</button></div><div class="sensors-dashboard-section"><h2><i class="icon icon-sensors"></i> 实时传感器数据</h2><div id="sensorDashboard" class="sensor-dashboard"><div class="sensor-reading placeholder" id="sensorPlaceholder">请选择设备并加载数据</div><!-- Sensor readings populated by JS --><!-- Example Structure (repeated by JS): --><!-- <div class="sensor-reading" data-sensor-id="vibration_rms"><span class="sensor-name">振动 RMS</span><span class="sensor-value">-- <span class="unit">mm/s</span></span><div class="status-indicator good"></div></div> --></div></div></section><!-- Column 2: AI Prediction & History --><section class="prediction-history-panel panel"><h2><i class="icon icon-ai"></i> AI 预测与历史趋势</h2><div class="prediction-output"><h3><i class="icon icon-rul"></i> 预测剩余使用寿命 (RUL)</h3><div class="rul-display"><span class="rul-value" id="predictedRulValue">--</span><span class="rul-unit" id="predictedRulUnit">小时</span></div><div class="prediction-confidence">置信度: <span id="predictionConfidence">--</span>%<div class="confidence-bar-container"><div class="confidence-bar" id="confidenceBar"></div></div></div></div><div class="history-chart-section"><h3><i class="icon icon-chart"></i> 关键传感器与 RUL 历史趋势</h3><div class="chart-placeholder" id="historyChart"><div class="fake-chart prediction-trend"></div><span class="chart-axis-label y-axis">数值 / RUL</span><span class="chart-axis-label x-axis">运行时间 / 周期</span><div class="chart-legend"><span class="legend-item sensor">传感器值 (模拟)</span><span class="legend-item rul">预测 RUL (模拟)</span></div></div></div></section><!-- Column 3: Maintenance Recommendation --><section class="recommendation-panel panel"><h2><i class="icon icon-wrench"></i> 维护建议</h2><div id="recommendationDetails" class="recommendation-details"><div class="recommendation-card placeholder" id="recommendationPlaceholder">等待预测结果...</div><!-- Recommendation card populated by JS --><!-- Example Structure:<div class="recommendation-card level-monitor"><div class="card-header"><i class="icon icon-monitor"></i><span class="level-text">继续监控</span></div><p class="card-description">当前状态正常，RUL 充足。按标准周期进行巡检。</p><div class="next-action">下次评估: <span id="nextEvalTime">--</span></div></div>--></div><div class="feature-importance-section"><h4><i class="icon icon-features"></i> 模型特征重要性 (概念)</h4><ul id="featureImportanceList" class="feature-list"><li class="placeholder">模型加载中...</li><!-- Features populated by JS --></ul></div></section></main><footer class="main-footer"><p>&copy; 2024 AI预测性维护模拟系统. 概念演示.</p></footer></div><script src="script.js"></script>
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