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上海動力設(shè)備監(jiān)測應用

來源: 發(fā)布時間:2023-11-21

如今電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時大型發(fā)電機造價昂貴,結(jié)構(gòu)復雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長,因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負荷率都較以往高出很多,備用容量很少的情況下,其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷,做到早期預警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“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運行時對電機的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進行分類、定位,確定故障的嚴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工作的兩個部分,前者是后者的基礎(chǔ),后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況,合理安排檢修工作,實現(xiàn)所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,停止運行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。電機智能監(jiān)測和運維,其預測效果和工程的造價還未達到市場接受程度。上海動力設(shè)備監(jiān)測應用

上海動力設(shè)備監(jiān)測應用,監(jiān)測

基于交流電機的特征量:通過故障機理分析可知,交流電機運行過程中,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,而相應的背景噪聲比較弱,常規(guī)的監(jiān)測方法,因受傳感器的準確性、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用。電機故障的現(xiàn)代分析方法:基于信號變換的診斷方法電機設(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行解調(diào)處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機設(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等。無錫電機監(jiān)測臺盈蓓德科技的客戶主要來自汽車、船舶等多個行業(yè)。

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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的應用,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行測量,采用人工讀數(shù)的方式進行數(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)果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(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、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機,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確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。

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的應用,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行測量,采用人工讀數(shù)的方式進行數(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)果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(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、各相電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機,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確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。工業(yè)噪聲的監(jiān)測檢測可以減少對工人聽力的損害,提高工作效率和生活質(zhì)量。

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    智能船舶是指基于“網(wǎng)絡(luò)平臺”的信息技術(shù)應用,以“大數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理,實現(xiàn)運行船舶的智能感知、判斷分析和決策控制,從技術(shù)、設(shè)備、管理等多個層面保證船舶航行的安全和效率,大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故。其主要目標就是安全、經(jīng)濟、高效、環(huán)保。而智能機艙是通過綜合狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)所獲得的設(shè)備信息和數(shù)據(jù),實現(xiàn)對機艙內(nèi)機械設(shè)備的運行狀態(tài)、健康狀況進行分析和評估,進而完成設(shè)備操作輔助決策和維護保養(yǎng)計劃的綜合管控系統(tǒng)。它能及時地、準確地對多種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷,預防或消除故障,把故障損失降低到較低水平,同時對設(shè)備的運行進行必要的決策支持,提高設(shè)備運行的可靠性、安全性和有效性,也能確定設(shè)備的良好維護時間,降低設(shè)備全壽命周期費用,增加設(shè)備的穩(wěn)定性。近日,盈蓓德成功交付了InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng),就是智能船舶中的智能機艙系統(tǒng),這一創(chuàng)新技術(shù)將為船舶行業(yè)帶來全新的智能化管理體驗,標志著船舶行業(yè)智能化新篇章的開啟。InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng)是盈蓓德經(jīng)過長期研發(fā)和測試的成果,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測機艙設(shè)備的各項運行數(shù)據(jù)。監(jiān)測結(jié)果的反饋可以幫助我們改進產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。寧波混合動力系統(tǒng)監(jiān)測

工業(yè)監(jiān)測檢測技術(shù)不斷發(fā)展,利用先進的傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù),可以實現(xiàn)自動化、智能化的監(jiān)測檢測。上海動力設(shè)備監(jiān)測應用

基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識別任務(wù)。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預期的正常運行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當于一個二分類任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當于一個多分類任務(wù)。因此,故障檢測和診斷技術(shù)的研究類似于模式識別,分為4個的步驟:數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過程系統(tǒng)收集可能影響過程狀態(tài)的信號,包括溫度、流量等過程變量;2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態(tài)信息;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來;4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法被廣泛應用,但是,這些方法有一些共同的缺點:特征提取需要大量的知識和信號處理技術(shù),并且對于不同的任務(wù),沒有統(tǒng)一的程序來完成。此外,常規(guī)的基于機器學習的方法結(jié)構(gòu)較淺,在提取信號的高維非線性關(guān)系方面能力有限。上海動力設(shè)備監(jiān)測應用