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，因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國今后很長一段時(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”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(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)行帶來的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位，以及預(yù)測狀態(tài)發(fā)展趨勢。南通電力監(jiān)測價(jià)格

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(duì)設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和排查，從而判斷出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的可靠性，確認(rèn)其局部或整機(jī)是否正常運(yùn)行。煤礦用機(jī)電設(shè)備溫度振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)用于煤礦主扇、壓風(fēng)機(jī)、鋼絲繩牽引帶式輸送機(jī)、滾筒帶式輸送機(jī)、排水泵和電動(dòng)機(jī)、提升機(jī)等，有助于掌握設(shè)備運(yùn)行工況中的溫度振動(dòng)數(shù)據(jù)。提升機(jī)、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機(jī)、皮帶機(jī)、空壓機(jī)、壓風(fēng)機(jī)、水泵等煤礦機(jī)電設(shè)備要求增加電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度和振動(dòng)監(jiān)測。裝置功能：1、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備電動(dòng)機(jī)主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測2、礦用高壓異步電動(dòng)機(jī)軸承溫度振動(dòng)檢測診斷3、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備滾筒主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測4、井下大型機(jī)電設(shè)備電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測5、可以同時(shí)收集電機(jī)前后軸承溫度及電機(jī)振動(dòng)量的數(shù)值，對(duì)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(shí)時(shí)監(jiān)測任意通道的頻譜，時(shí)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。上海狀態(tài)監(jiān)測電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)幫助識(shí)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。

針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(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)還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實(shí)際加工過程中，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)常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時(shí)，通過獲取當(dāng)前場景，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。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)測過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。

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(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(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。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定各類參數(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)。

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)測階段，來實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù)、怎么安排維護(hù)時(shí)間來減少計(jì)劃性停產(chǎn)等，并能夠快速、有效的通過物聯(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，來實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測性維護(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。時(shí)間域、頻率域以及角度域的NVH分析方法，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)測和診斷。杭州混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)供應(yīng)商

電機(jī)設(shè)備的許多故障信息可以通過信號(hào)變換的診斷方法以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中。南通電力監(jiān)測價(jià)格

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(dòng)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(duì)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(dòng)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(píng)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(duì)早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視。南通電力監(jiān)測價(jià)格