電機馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業(yè),可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,對電機各類故障進(jìn)行監(jiān)測并存儲故障信息,可以生成各類實時曲線(電壓曲線、電流曲線等),為電機節(jié)能提供依據(jù),并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理。系統(tǒng)特點:1、實時監(jiān)測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶,需要對電機進(jìn)行實時監(jiān)測,監(jiān)測內(nèi)容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態(tài)(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測,例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計,工藝參數(shù)監(jiān)測,可以大幅提高企業(yè)自動化程度。2、集中監(jiān)控,利于節(jié)能馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進(jìn)行實時能耗監(jiān)測,監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù),并可通過系統(tǒng)進(jìn)行節(jié)能控制,利于電機節(jié)能應(yīng)用。3、提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù)、計算機技術(shù)和信息傳輸技術(shù),集保護(hù)、監(jiān)測、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),盈蓓德科技開發(fā)的電機監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng),助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù)。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案
刀具監(jiān)測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢查是指工人在加工過程中可以憑經(jīng)驗檢查刀具的狀態(tài);離線檢測是在加工前專門對刀具進(jìn)行檢測,預(yù)測其壽命,看是否能勝任當(dāng)前的加工;在線檢測又稱實時檢測,是在加工過程中對刀具進(jìn)行實時檢測,并根據(jù)檢測結(jié)果做出相應(yīng)的處理。目前刀具檢測的算法有很多,有的是利用理論計算刀具上應(yīng)力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來檢測刀具,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,磨損對數(shù)控加工安全性影響很小,并且可以通過離線檢測進(jìn)行加工,通過在線檢測,可以判斷微裂紋在當(dāng)前載荷條件下是否會擴展。如果有可能擴大,我們認(rèn)為載 荷是危險的,通過減少刀具的進(jìn)給量來減少刀具上的載荷,以保證刀具安全性。常州電機監(jiān)測技術(shù)電機的監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù)。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對于終端用來說,關(guān)于電機維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機維護(hù)工程師、電機檢修人員等;對于電機廠家以及電機經(jīng)銷商來說,主要是電機售后服務(wù)工程師、電機銷售人員,會涉及到電機的運行維護(hù);險此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號稱可以實現(xiàn)電機的預(yù)測性維護(hù),但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,自成體系,安裝、使用、維護(hù)成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,運行工況復(fù)雜,預(yù)測性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機理、機器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時間成本高。預(yù)測性維護(hù)要實現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個漫長的過程。的電機智能運維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,不論是預(yù)測性維護(hù)的預(yù)測效果,還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,對于電機運維來說,都還有很遠(yuǎn)的一段距離!
隨著電力電子技術(shù)、自動化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了應(yīng)用,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進(jìn)行測量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量、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,測試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場合需要進(jìn)行電機多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測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)測方法無法做定量分析,無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機的運行狀態(tài)和故障。技術(shù)實現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法,通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報警停機,解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。用模型解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài),而無法提供故障特征來確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題。
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是設(shè)備維護(hù)手段之一。設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù),就是利用科學(xué)的檢測方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,對設(shè)備目前的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和排查,從而判斷出設(shè)備運行狀態(tài)的可靠性,確認(rèn)其局部或整機是否正常運行。煤礦用機電設(shè)備溫度振動監(jiān)測系統(tǒng)用于煤礦主扇、壓風(fēng)機、鋼絲繩牽引帶式輸送機、滾筒帶式輸送機、排水泵和電動機、提升機等,有助于掌握設(shè)備運行工況中的溫度振動數(shù)據(jù)。提升機、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機、皮帶機、空壓機、壓風(fēng)機、水泵等煤礦機電設(shè)備要求增加電動機及主要軸承溫度和振動監(jiān)測。裝置功能:1、提升機、水泵、皮帶機等設(shè)備電動機主軸承溫度振動在線監(jiān)測2、礦用高壓異步電動機軸承溫度振動檢測診斷3、提升機、水泵、皮帶機等設(shè)備滾筒主軸承溫度振動在線監(jiān)測4、井下大型機電設(shè)備電動機及主要軸承溫度振動在線監(jiān)測5、可以同時收集電機前后軸承溫度及電機振動量的數(shù)值,對收到的信息分析處理6、系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)接口,可直接與智能礦山網(wǎng)絡(luò)相連,也可與其它網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的系統(tǒng)連接;7、在線系統(tǒng)軟件可實時監(jiān)測任意通道的頻譜,時域波形、趨勢、三維譜圖和坐標(biāo)圖,還可通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法,進(jìn)行數(shù)控機床的刀具質(zhì)量監(jiān)測,提前預(yù)判刀具運行情況。紹興非標(biāo)監(jiān)測臺
電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械、電氣和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護(hù)計劃。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案
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)律與特點分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、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。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(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)以音頻數(shù)據(jù),輔以其他設(shè)備參數(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(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),計算并提取設(shè)備音頻特征,從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時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。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案