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溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-10-20

針對刀具磨損狀態(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)對于刀具磨損的影響,并針對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。上海盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢,設(shè)計(jì)開發(fā)了一套旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度,振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷系統(tǒng)。溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn)

溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

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(dòng)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(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(hào)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。南通功能監(jiān)測系統(tǒng)供應(yīng)商設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù)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(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和排查。

溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

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,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機(jī)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(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會(huì)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(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)測裝置和方法,通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電壓、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)測以及對過電壓、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。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法,簡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)重性評估和故障預(yù)測,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?;诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜,依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求,因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有:基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN的結(jié)合,模糊邏輯與ANN的結(jié)合,混沌理論與ANN的結(jié)合,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)的結(jié)合。測量電機(jī)關(guān)鍵參數(shù),利用AI融合工業(yè)機(jī)理算法,構(gòu)建各類故障模型庫,實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和決策。

溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素會(huì)造成信號(hào)能量變化,故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒,需較大程度上消除非故障變化造成冗余信息,進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測模型。動(dòng)力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實(shí)現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理、全生命周期動(dòng)態(tài)自適應(yīng)監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運(yùn)行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),提高異常狀態(tài)辨識(shí)的適應(yīng)性與可靠性,基于運(yùn)行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律,來提高故障早期辨識(shí)能力?;谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運(yùn)行服務(wù)支持有機(jī)集成一體,在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)動(dòng)力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80%以上??蓱?yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)、氮壓機(jī)等大型動(dòng)力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)力裝備全生命周期監(jiān)測與服務(wù)支持創(chuàng)新模式,提供了其生命周期的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。電機(jī)智能監(jiān)測和運(yùn)維,其預(yù)測效果和工程造價(jià)還未達(dá)到市場接受程度。南通功能監(jiān)測系統(tǒng)供應(yīng)商

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。溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn)

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)生大的業(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。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,降低實(shí)施成本.溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特點(diǎn)