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無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-09-15

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。比如數(shù)采傳感器、設(shè)備等。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,真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無幾。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國產(chǎn)化率,降低實(shí)施成本。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)是通過測(cè)定各類參數(shù),并進(jìn)行分析處理,根據(jù)分析處理結(jié)果判定設(shè)備狀態(tài)。無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商,監(jiān)測(cè)

柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)是一個(gè)集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)監(jiān)測(cè)、保護(hù)、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測(cè)、活塞缸套磨損監(jiān)測(cè)分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析、氣閥間隙異常監(jiān)測(cè)分析和瞬時(shí)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)分析等各種功能。信號(hào)分析、特征提取及診斷原理是每個(gè)監(jiān)測(cè)診斷子功能的**部分,各子功能都有相應(yīng)的信號(hào)分析與特征提取方法,包括信號(hào)預(yù)處理、時(shí)域、頻域分析、小波分析等,自動(dòng)形成反映柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征量,為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗(yàn)特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群,并運(yùn)用模糊貼近度來實(shí)施故障類型的診斷識(shí)別?;谌斯ど窠?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),由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí),使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。降噪監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)電機(jī)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)判系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)的關(guān)鍵。

無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商,監(jiān)測(cè)

常見的設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包含以下幾類:1.運(yùn)行數(shù)據(jù):包括設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間、運(yùn)轉(zhuǎn)速度、負(fù)載情況、溫度、壓力等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能表現(xiàn),以便進(jìn)行運(yùn)行效率評(píng)估、健康狀況評(píng)估以及預(yù)測(cè)維護(hù)等。2.電氣數(shù)據(jù):包括設(shè)備的電流、電壓、功率、電阻等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的電氣性能和電能消耗情況,以便進(jìn)行能效評(píng)估、設(shè)備故障診斷等。3.振動(dòng)數(shù)據(jù):包括設(shè)備的振動(dòng)幅值、頻率、相位等參數(shù)。數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的振動(dòng)情況,以便進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)維護(hù)等。4.聲音數(shù)據(jù):包括設(shè)備的聲音頻率、聲音強(qiáng)度、聲音特征等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的聲學(xué)性能,以便進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)維護(hù)等。5.圖像數(shù)據(jù):包括設(shè)備的照片、視頻、紅外圖像等。這些數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的外觀、結(jié)構(gòu)、熱特性等信息,以便進(jìn)行故障診斷、安全檢查和維護(hù)計(jì)劃制定等。6.環(huán)境數(shù)據(jù):包括設(shè)備周圍環(huán)境的溫度、濕度、氣壓、光照等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備所處的環(huán)境條件,以便進(jìn)行設(shè)備健康評(píng)估、預(yù)測(cè)維護(hù)等。

遠(yuǎn)程終端廣泛應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè),能夠進(jìn)行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計(jì)算,通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、設(shè)備數(shù)據(jù)機(jī)理分析、統(tǒng)計(jì)分析等大數(shù)據(jù)分析,對(duì)設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評(píng)判,從而切實(shí)有效的提高設(shè)備的維護(hù)能力。遠(yuǎn)程終端可實(shí)現(xiàn)對(duì)電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢、分析計(jì)量故障等信息,及時(shí)發(fā)現(xiàn)計(jì)量異?!,F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)箱開門、斷電、設(shè)備運(yùn)行等異常信息也能夠主動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息到監(jiān)測(cè)中心,實(shí)現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和可靠性。利用LabVIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測(cè)系統(tǒng),將電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)及狀態(tài)實(shí)時(shí)顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測(cè)。

無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商,監(jiān)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。國內(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門,從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識(shí)到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備,使其安全、可靠地運(yùn)行,成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對(duì)于單機(jī)連續(xù)運(yùn)行的生產(chǎn)設(shè)備,停機(jī)損失巨大的大型機(jī)組和重大設(shè)備,不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會(huì)引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修,使維修費(fèi)用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修是在設(shè)備運(yùn)行時(shí),對(duì)它的各個(gè)主要部位產(chǎn)生的物理、化學(xué)信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài),對(duì)將要形成或已經(jīng)形成的故障進(jìn)行分析診斷,判定設(shè)備的劣化程度和部位,在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計(jì)劃,確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時(shí)間。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài),又能充分利用零部位的使用壽命,從而延長(zhǎng)大修間隔,縮短大修時(shí)間,減少故障停機(jī)損失。時(shí)間域、頻率域和角度域的NVH分析方法,可以對(duì)汽車動(dòng)力總成的各種故障進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別、監(jiān)測(cè)和診斷。寧波NVH監(jiān)測(cè)介紹

電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以識(shí)別處于初期階段的機(jī)械、電氣和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護(hù)計(jì)劃。無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了***的應(yīng)用,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進(jìn)行測(cè)量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)量、記錄和分析,這不僅硬件冗余,系統(tǒng)雜亂,而且操作極為不便,更有甚者,讀數(shù)誤差大,測(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測(cè),這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)人員具有較高的技能和水平,但是由于人為誤差的不可避免,這種監(jiān)測(cè)方法無法做定量分析,無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法,通過對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。無錫設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商