針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問(wèn)題，提出一種通過(guò)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(guò)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)前的加工狀態(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，直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問(wèn)題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的，而實(shí)際加工過(guò)程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn)，考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響，并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景，建立不同的模型庫(kù)。變換加工場(chǎng)景時(shí)，通過(guò)獲取當(dāng)前場(chǎng)景，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài)，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以判斷潛在故障隱患，診斷故障的性質(zhì)和程度，并預(yù)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì)，給出治理預(yù)防策略。常州變速箱監(jiān)測(cè)介紹

基于交流電機(jī)的特征量：通過(guò)故障機(jī)理分析可知，交流電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，其故障必然表現(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(shè)備在線監(jiān)測(cè)的被測(cè)信號(hào)，準(zhǔn)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(hào)往往比較弱，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測(cè)方法，因受傳感器的準(zhǔn)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(cè)量手段與信號(hào)處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用。電機(jī)故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中，如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類型。常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換。紹興EOL監(jiān)測(cè)設(shè)備盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展方向，搭建一套基于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度，振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障判斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。

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(lái)實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù)、怎么安排維護(hù)時(shí)間來(lái)減少計(jì)劃性停產(chǎn)等，并能夠快速、有效的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)接入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。電動(dòng)機(jī)是機(jī)械加工中不可或缺的必備工具,電動(dòng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動(dòng)機(jī)運(yùn)行安全,對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)尤為重要。以三相異步電動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,采用傳感器獲取電動(dòng)機(jī)運(yùn)行中的重要參數(shù)(振動(dòng)、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時(shí)/頻域分析及能量分析等方法提取電動(dòng)機(jī)運(yùn)行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法建立狀態(tài)識(shí)別模型,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法,判斷電動(dòng)機(jī)運(yùn)行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,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)。

刀具監(jiān)測(cè)主要采用人工、離線和在線檢測(cè)三種策略。人工檢測(cè)是指工人在加工過(guò)程中可以憑經(jīng)驗(yàn)檢查刀具的狀態(tài)；離線檢測(cè)是在加工前專門對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè)，預(yù)測(cè)其壽命，看是否能勝任當(dāng)前的加工；在線檢測(cè)又稱實(shí)時(shí)檢測(cè)、監(jiān)測(cè)，是在加工過(guò)程中對(duì)刀具進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果做出相應(yīng)的處理。目前刀具檢測(cè)的算法有很多，有的是利用理論計(jì)算刀具上應(yīng)力的變化來(lái)判斷刀具的損傷.有的是利用時(shí)間序列分析來(lái)檢測(cè)刀具,有的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)檢測(cè)刀具。還有的是利用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)檢測(cè)刀具,但都是以理論為主?？紤]到刀具的塑性損傷在數(shù)控加工中很少發(fā)生，磨損對(duì)數(shù)控加工的安全性影響很小，并且可以通過(guò)離線檢測(cè)進(jìn)行加工，通過(guò)在線檢測(cè)，可以判斷微裂紋在當(dāng)前載荷條件下是否會(huì)擴(kuò)展。如果有可能擴(kuò)大，我們認(rèn)為載荷是危險(xiǎn)的，通過(guò)減少刀具的進(jìn)給量來(lái)減少刀具上的載荷，以保證刀具的安全性。電機(jī)的監(jiān)測(cè)和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

現(xiàn)代電力系統(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)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)荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運(yùn)行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對(duì)大型機(jī)組進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)與診斷，做到早期預(yù)警以防止事故的發(fā)生或擴(kuò)大具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通常對(duì)發(fā)電機(jī)的“監(jiān)測(cè)”與“診斷”在內(nèi)容上并無(wú)明確的劃分界限，可以說(shuō)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測(cè)利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時(shí)對(duì)電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計(jì)算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件，根據(jù)傳感器提供的信息，對(duì)故障進(jìn)行分類、定位，確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是一項(xiàng)工作的兩個(gè)部分，前者是后者的基礎(chǔ)，后者是前者的分析與綜合。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動(dòng)檢修和不太理想的定期檢修的困境，按照設(shè)備內(nèi)部實(shí)際的運(yùn)行狀況，合理的安排檢修工作，實(shí)現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞，停止運(yùn)行帶來(lái)的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以提高預(yù)防性維護(hù)效率，防止代價(jià)高昂的停機(jī)并提高設(shè)備性能。嘉興功能監(jiān)測(cè)

監(jiān)測(cè)利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時(shí)對(duì)電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計(jì)算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件。常州變速箱監(jiān)測(cè)介紹

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(lái)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(wú)法做定量分析，無(wú)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(guò)對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過(guò)電壓、過(guò)電流、過(guò)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(wú)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(wèn)題。常州變速箱監(jiān)測(cè)介紹