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南京穩(wěn)定監(jiān)測方案

來源: 發(fā)布時間:2023-05-21

隨著科技發(fā)展, 各類工程設備的工作和運行環(huán)境變得越來越復雜. 作為機械設備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術(shù)應運而生. 若能在故障發(fā)生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發(fā)生. 早期故障檢測已成為PHM的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一. 近年來, 隨著傳感技術(shù)和機器學習技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化故障檢測和診斷技術(shù)受到***關(guān)注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)、提高目標軸承早期故障檢測結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術(shù)價值和應用需求.本文關(guān)注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機檢查而產(chǎn)生延誤、造成經(jīng)濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視。新型的電機故障預測系統(tǒng)方案具有輕量化和性價比優(yōu)勢,能在更多的工業(yè)場合應用。南京穩(wěn)定監(jiān)測方案

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刀具監(jiān)測管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征,結(jié)合加工中心、車床等機械加工過程,打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測分析系統(tǒng),通過采集主軸電流(負載)信號、位置信號、速度信號等30維度+數(shù)據(jù)信號,結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學習處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗數(shù)據(jù)沉淀,構(gòu)建的一套完整的刀具壽命預測和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控,磨損監(jiān)控識別率達到99%以上,同時,提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測的異常停機控制模塊,避免因刀具異常導致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機事故,幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上,100%避免刀具異常帶來的產(chǎn)品質(zhì)量損失,為用戶提供無憂機加工過程管理!溫州設備監(jiān)測臺軸承的監(jiān)測和診斷方法主要是通過振動信號的時域和頻域信息來進行。

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基于交流電機的特征量:通過故障機理分析可知,交流電機運行過程中,其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化,根據(jù)診斷需要,選擇有代表性的特征參量為該設備在線監(jiān)測的被測信號,準確地提取這些故障特征量,這是故障診斷的關(guān)鍵。故障特征量,特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱,而相應的背景噪聲比較弱,常規(guī)的監(jiān)測方法,因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制,以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足,很難滿足提取這些特征量的要求,需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現(xiàn)代分析方法:基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,如果借助于某種變換對這些信號進行解調(diào)處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機設備所發(fā)生的故障類型。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。

手機微電機在線自動分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號,然后通過聲音分析算法進行質(zhì)量特征值的提取,能夠與現(xiàn)有的人工檢測進行比對和分析,將以往人工檢測形成的數(shù)據(jù)集標簽,結(jié)合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產(chǎn)數(shù)量都在幾千萬臺,很適合使用深度學習等機器學習方法,因此通過機器學習方法,對大量電機特征數(shù)據(jù)(特別是故障電機)進行分析處理,對測試電機進行良品檢測和分類,準確率達到95%以上。系統(tǒng)可以從振動信號等監(jiān)測數(shù)據(jù)中可以提取時頻特征、小波特征、包絡譜特征等早期故障特征。

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現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時大型發(fā)電機由于造價昂貴,結(jié)構(gòu)復雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長,因此要求有極高的運行可靠性。就我國目前和今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負荷率都較以往高出很多,備用容量很少的情況下,其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷,做到早期預警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限,可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進行分類、定位,確定故障的嚴重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,前者是后者的基礎,后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設備內(nèi)部實際的運行狀況,合理的安排檢修工作,實現(xiàn)所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設備突然損壞,停止運行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設備的作用。監(jiān)測系統(tǒng)利用深度模型自動學習跨領(lǐng)域狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的可遷移故障特征, 并形成對故障發(fā)生模式的抽象描述信息。監(jiān)測價格

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地,大型旋轉(zhuǎn)類設備振動監(jiān)測的重要性日益加強。南京穩(wěn)定監(jiān)測方案

遠程終端廣泛應用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設備狀態(tài)的在線監(jiān)測,能夠進行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計算,通過對歷史數(shù)據(jù)趨勢分析、設備數(shù)據(jù)機理分析、統(tǒng)計分析等大數(shù)據(jù)分析,對設備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評判,從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現(xiàn)對電源電壓、設備狀態(tài)的自檢,分析計量故障等信息,及時發(fā)現(xiàn)計量異常。現(xiàn)場監(jiān)測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發(fā)送報警信息到監(jiān)測中心,實現(xiàn)設備在線監(jiān)診的準確性、完整性、及時性和可靠性。南京穩(wěn)定監(jiān)測方案

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