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寧波耐久監(jiān)測公司

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-09-16

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, 滾動軸承在長期大載荷、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. 針對軸承的故障預(yù)測與健康管理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生. 若能在故障發(fā)生初期即進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進(jìn)行及時(shí)維修, 避免嚴(yán)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(jī)器學(xué)習(xí)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)受到更多人的關(guān)注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、提高目標(biāo)軸承早期故障檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性成為研究熱點(diǎn)和難點(diǎn), 具有明確的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用需求.本文關(guān)注的是不停機(jī)情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實(shí)時(shí)評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機(jī)檢查而產(chǎn)生延誤、造成經(jīng)濟(jì)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。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法,對數(shù)控機(jī)床的刀具質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測,提前預(yù)判刀具運(yùn)行情況。寧波耐久監(jiān)測公司

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基于交流電機(jī)的特征量:通過故障機(jī)理分析可知,交流電機(jī)運(yùn)行過程中,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)測的被測信號,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往往比較弱,而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,常規(guī)的監(jiān)測方法,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量手段與信號處理方法。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(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。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。上海旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測系統(tǒng)電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)幫助識別處于初期階段的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的機(jī)械和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護(hù)計(jì)劃。

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工業(yè)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)的市場需求顯而易見。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。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)測的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國產(chǎn)化率,大幅度降低實(shí)施成本。

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、自動化和連續(xù)化,人們對設(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)測維修是在設(shè)備運(yùn)行時(shí),對它的各個(gè)主要部位產(chǎn)生的物理、化學(xué)信號進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測,掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài),對將要形成或已經(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,從而延長大修間隔,減少故障停機(jī)損失。電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機(jī)械和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護(hù)計(jì)劃。

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低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,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)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,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、粗糙集等方法。故障預(yù)測模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型,這類模型大致有兩個(gè)途徑,分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型,或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。運(yùn)行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價(jià)參數(shù)、模式及準(zhǔn)則。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評價(jià)準(zhǔn)則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng),輔以其他設(shè)備參數(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算并提取設(shè)備音頻特征,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。監(jiān)測系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺進(jìn)行直觀展示、預(yù)警報(bào)警、趨勢分析。杭州電機(jī)監(jiān)測控制策略

電機(jī)的監(jiān)測和故障預(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)測性維護(hù)。寧波耐久監(jiān)測公司

基于交流電機(jī)的特征量:通過故障機(jī)理分析可知,交流電機(jī)運(yùn)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(shè)備在線監(jiān)測的被測信號,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往往比較弱,而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,常規(guī)的監(jiān)測方法,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量手段與信號處理方法。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(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。寧波耐久監(jiān)測公司