產(chǎn)品的品質(zhì)管控,研發(fā)是關(guān)鍵,EOL檢測(cè)只是執(zhí)行手段。對(duì)實(shí)驗(yàn)室階段性不達(dá)標(biāo)的產(chǎn)品而言,單純的增加EOL檢測(cè)手段,只會(huì)使不合格品明顯增多。”一、概述在生產(chǎn)線環(huán)節(jié)增加NVH下線檢測(cè)手段,幾乎無一例外要增加投資或成本(后文會(huì)不斷涉及成本所扮演的重要角色)。所以,在計(jì)劃...
VCU是新能源汽車關(guān)鍵零部件,為確保其產(chǎn)品質(zhì)量,需要在生產(chǎn)線終端或者入廠裝配前進(jìn)行功能測(cè)試,針對(duì)不同測(cè)試需求定制開發(fā)完整的測(cè)試系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)VCU成品的下線/入廠測(cè)試既VCU生產(chǎn)線終端(EOL)測(cè)試。測(cè)試系統(tǒng)利用測(cè)試夾具的連接器連接被測(cè)件,模擬被測(cè)件的運(yùn)行環(huán)境,檢...
低信噪比微弱信號(hào)特征早期故障的信號(hào)處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集...
故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢(shì)等。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度;...
電機(jī)故障診斷可以使系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供的信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢(shì)等。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷...
故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢(shì)等。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度;...
傳統(tǒng)維護(hù)模式中的故障后維護(hù)與定期維護(hù)將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。以各類如電機(jī)、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測(cè)階段,來實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否...
從整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看,智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測(cè)功能,實(shí)現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服...
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè)...
現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益,不斷地向規(guī)?;透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展,因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動(dòng)化和連續(xù)化,人們對(duì)設(shè)備的要求不僅是性能好,效率高,還要求在運(yùn)行過程中少出故障,否則因故障停機(jī)帶來的損失是十分巨大的。國(guó)內(nèi)外化工、石化...
目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和...
現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益,不斷地向規(guī)模化和高技術(shù)技術(shù)含量發(fā)展,因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動(dòng)化和連續(xù)化,人們對(duì)設(shè)備的要求不僅是性能好,效率高,還要求在運(yùn)行過程中少出故障,否則因故障停機(jī)帶來的損失是十分巨大的。國(guó)內(nèi)外化工、石化...
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來說,關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、電機(jī)檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說,主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)此之外,還有第三方檢修人員等。目前已...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機(jī)在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正?;虍惓?,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過程中的各種...
故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢(shì)等。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度;...
目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和...
電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)目前和今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高...
從整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看,智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測(cè)功能,實(shí)現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服...
電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)目前和今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高...
從整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看,智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上的傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測(cè)功能,實(shí)現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服...
隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運(yùn)行環(huán)境變得越來越復(fù)雜. 作為機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動(dòng)軸承在長(zhǎng)期大載荷、強(qiáng)沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機(jī)械工作狀況惡化. 針對(duì)軸承的故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生. 若能在故障發(fā)生初期即進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的檢...
工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見。但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生大的業(yè)務(wù)價(jià)值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過高,硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正...
針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問題,提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合,能直接反映當(dāng)前加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型,直接將...
工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見。但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生大的業(yè)務(wù)價(jià)值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過高,硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正...
目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和...
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來說,關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、電機(jī)檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說,主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有...
故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)概率、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷及壽命預(yù)測(cè),為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航,從而提高其安全性和可靠性。故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)...
傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其...
基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識(shí)別任務(wù)。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當(dāng)于一個(gè)二分類任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷...
基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識(shí)別任務(wù)。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當(dāng)于一個(gè)二分類任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷...