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当ARMxy+AI边缘计算落地水泵行业就碰撞出怎样的火花?

水泵,这个看似再普通不过的设备,正在城市供水、楼宇二次供水、农业灌溉、工业循环水等场景里默默运行。它们是“水的搬运工”,也是能耗大户、运维难点。然而,在 数字化浪潮下,水泵行业也开始面临三个迫切问题:

  • 能耗高:传统 PID 调节方式,难以精准匹配用水曲线;

  • 运维难:多数故障要“停了才知道”;

  • 数据闲置:运行数据没有被利用,无法形成价值。

所以一个问题浮现: 如果让水泵“更聪明”,会是什么样子?

 

 


深圳市钡铼技术有限公司推出的 ARMxy系列工业计算机,不仅能像PLC一样控制水泵,还能凭借内置的 AI边缘算力,让水泵“会思考”。

 

智能节能调度机

 

在传统水泵系统里,变频器通常通过 PID 算法调节转速。问题在于:

  • PID只能处理“当前误差”,无法预测未来用水变化;

  • 当用水量突增时,水压往往会出现明显波动。

ARMxy 内置 AI 算力,可以通过对历史运行曲线、季节性变化、用户用水规律的学习,建立预测模型。

  • 在用水高峰来临前,系统会提前启动增压,保证水压稳定;

  • 在夜间低谷时,自动降低转速或间歇运行,实现按需供水。

这样一来,不仅能减少泵的频繁启停,还能大幅降低电费支出。 实际应用表明,节能幅度可达到 10%~20%

 

 


 预测性维护

水泵是典型的机械设备,最常见的故障就是轴承磨损、叶轮卡滞、电机过载。传统做法往往是“等坏了再修”,既影响供水,又增加维修成本。

ARMxy 可以实时采集并分析振动频谱、运行噪声、电流波形、温度数据。通过边缘 AI 模型比对健康曲线:

  • 异常振动频率 → 提示轴承可能磨损;

  • 电流曲线异常 → 可能叶轮堵塞;

  • 温度持续偏高 → 电机绝缘可能老化。

这些异常一旦被捕捉,ARMxy 就能提前数天甚至数周发出告警,让运维人员在计划性停机时间完成检修,避免了“突发停水”的风险

 

 


 

 远程监控与群控

 

传统泵房往往“信息孤岛”,即便装了监控仪表,也只能在本地查看,无法与上层管理平台交互。

ARMxy 内置 OPC UA、MQTT、Modbus 等工业协议,具备天然的数据互联能力:

  • 运行数据可以实时推送到云平台,管理人员通过手机或电脑就能远程监控;

  • 在多水泵场景中,支持群控策略:根据总流量需求自动分配多台水泵的启停顺序和负载,避免“强机常年带病,弱机闲置”的情况;

  • 数据上传后还能对接能耗管理平台,实现更高层级的节能优化。

这意味着,水泵从单一设备变成了“智慧供水系统”的一部分。

 

 


 

工业级可靠性

 

水泵机房往往条件恶劣:潮湿、高温、电磁干扰严重。消费级或普通计算设备在这种环境下,容易出现死机、短路,甚至烧毁。

ARMxy 的工业级设计正是为这些场景而生:

  • 宽温设计(-40℃~+80℃):保证在极端环境下依旧稳定运行;

  • EMC 抗干扰设计:不怕大功率电机启动时的浪涌、电磁冲击;

  • 端口隔离与防护:RS485、DI/DO 接口均有隔离保护,避免高压反灌烧毁设备;

  • 长寿命用料:关键元器件通过工业级筛选,稳定性远超民用方案。

有了这些保障,ARMxy 能长期稳定守护泵房设备,无惧恶劣环境。

 

 


 

 应用场景一览

 

  • 市政供水:智能预测用水高峰,避免水压忽高忽低。

  • 农业灌溉:结合天气与土壤湿度,精准供水,节能环保。

  • 楼宇供水:按用户习惯智能调度,提升居住体验。

  • 工业循环水:提前预警,避免生产停工损失。

 

ARMxy + AI边缘计算不仅是水泵的控制器,更是智慧供水的中枢。无论是市政、农业、楼宇还是工业场景,它都能实现预测性调度、精准供水、节能降耗与故障预防,让传统水泵从单一设备升级为面向全行业的智能化系统。

 


 

与传统方案对比

 

对比维度传统PLC方案ARMxy + AI边缘计算
控制方式 固定逻辑(PID) AI预测 + 自适应
维护模式 事后检修 预测性维护
数据利用 基本不上传 边缘分析 + 云端大数据
能耗 调节不够灵活 智能节能调度

ARMxy 不只是一个控制器,它是水泵行业走向智能化的“关键引擎”。

  • 它能节能,降低运营成本;

  • 它能预测,提前避免故障;

  • 它能互联,接入更广阔的数字化平台;

  • 它能稳定,在恶劣环境下持续可靠运行。

水泵从“自动运转”到“智慧思考”,正是 ARMxy 带来的改变。

 

欢迎广大水泵厂商,系统集成商与我们一起探讨AI边缘计算在水泵行业的应用。

 

http://www.wxhsa.cn/company.asp?id=7646

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