傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標(biāo)對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于...

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)...

柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng),可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護(hù)、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的**部分,各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法,包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等,自動形成反映柴油機運行狀態(tài)的特征量,為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群,并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單...

電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正常或異常，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預(yù)報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)，電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測發(fā)展趨勢兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運行的工況，由設(shè)備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的二次效應(yīng)參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)來描述。設(shè)備狀態(tài)的類型包括：正常、異常和故障三種。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(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)。對設(shè)備進(jìn)行定期或連續(xù)監(jiān)測，包括采用各種測試、分析判別方法，結(jié)合設(shè)備的歷史狀況和運行條件，弄清設(shè)備的客觀狀態(tài)，獲取設(shè)備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律，為設(shè)備的性能...

隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運行環(huán)境變得越來越復(fù)雜. 作為機械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機械工作狀況惡化. 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)控數(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)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用需求.本文...

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)價值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，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)商只實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視，真正能實現(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)要想實現(xiàn)更好的應(yīng)用，要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(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，降低實施成本。盈蓓德科技可以搭建造價低廉，性能穩(wěn)定，安裝方便，使用簡單，維護(hù)工作量少的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備振動監(jiān)測系統(tǒng)。常州穩(wěn)定監(jiān)測介紹低...

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、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)...

柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng), 可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護(hù)、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的部分, 各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機運行狀態(tài)的特征量, 為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。電機監(jiān)測系統(tǒng)幫助識別處...

刀具監(jiān)測主要采用人工、離線和在線檢測三種策略。人工檢測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、監(jiān)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。考慮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)控加工的安全性影響很小，并且可以通過離線檢測進(jìn)行加工，通過在線檢測，可...

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。考慮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...

故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生的部位或部件，以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。電機故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法，通過頻譜等信號分析方法對負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測從而診斷出電機設(shè)備故障的原因和程度；檢測局部放電信號；對比外部施加脈沖信號的響應(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等；2、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術(shù)對電機設(shè)備的絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預(yù)測；3、溫度檢測方法，采用各種溫度測量方法對電機設(shè)備各個部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測,電機的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān)；4、振動與噪聲診斷法，通過對電機設(shè)備振動與噪聲的檢測...

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)價值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，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)商只實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視，真正能實現(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)要想實現(xiàn)更好的應(yīng)用，要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(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，降低實施成本。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。嘉興降噪監(jiān)測應(yīng)...

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...

隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運行環(huán)境變得越來越復(fù)雜. 作為機械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機械工作狀況惡化. 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)控數(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)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用需求.本文...

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...

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...

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)價值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，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)商只實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視，真正能實現(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)要想實現(xiàn)更好的應(yīng)用，要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(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，降低實施成本。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)。嘉興電機監(jiān)測特點現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量...

故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生的部位或部件，以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。電機故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法，通過頻譜等信號分析方法對負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測從而診斷出電機設(shè)備故障的原因和程度；檢測局部放電信號；對比外部施加脈沖信號的響應(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等；2、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術(shù)對電機設(shè)備的絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預(yù)測；3、溫度檢測方法，采用各種溫度測量方法對電機設(shè)備各個部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測,電機的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān)；4、振動與噪聲診斷法，通過對電機設(shè)備振動與噪聲的檢測...

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單處理各單元連接而成的復(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能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設(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)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。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...

現(xiàn)代電力系統(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)電機由于造價昂貴，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(fù)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(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(yīng)智能軟件，根...

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能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設(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)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專業(yè)人員系統(tǒng)與ANN的結(jié)合，模糊邏輯與ANN的結(jié)合，混...

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)...

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)、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，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)商只實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視，真正能實現(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)要想實現(xiàn)更好的應(yīng)用，要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(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，降低實施成本。測量電機關(guān)鍵參數(shù)，利用AI融合工業(yè)機理算法，構(gòu)建各類故障模型庫，實現(xiàn)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)實時分析和決策。無錫發(fā)動機監(jiān)測臺傳統(tǒng)維護(hù)...

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。考慮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)控加工的安全性影響很小，并且通過離線檢測進(jìn)行加工，通過在線檢測，可以...

電機等振動設(shè)備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化，如果不及時發(fā)現(xiàn)，容易導(dǎo)致起火或，造成大量的財產(chǎn)損失，而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性，難以預(yù)知，應(yīng)對這種情況，需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確可靠，避免后期計算出現(xiàn)較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設(shè)計，一次性鋰亞電池供電，具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點。工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機、風(fēng)機、振動平臺、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動監(jiān)測的設(shè)備上實時采集振動數(shù)據(jù)，然后通過無線方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集端，采集端將數(shù)據(jù)解析、顯示或傳輸。系統(tǒng)能實時在線監(jiān)測出設(shè)備異常，避免事故發(fā)生。產(chǎn)品特點(1)實時性...

遠(yuǎn)程終端廣泛應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測，能夠進(jìn)行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計算，通過對歷史數(shù)據(jù)趨勢分析、設(shè)備數(shù)據(jù)機理分析、統(tǒng)計分析等大數(shù)據(jù)分析，對設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評判，從而切實有效的提高設(shè)備的維護(hù)能力。遠(yuǎn)程終端可實現(xiàn)對電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢，分析計量故障等信息，及時發(fā)現(xiàn)計量異?！，F(xiàn)場監(jiān)測箱開門、斷電、設(shè)備運行等異常信息也能夠主動發(fā)送報警信息到監(jiān)測中心，實現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準(zhǔn)確性、完整性、及時性和可靠性。設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)診很有必要。監(jiān)測系統(tǒng)可以實時采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺進(jìn)行直觀展示、預(yù)警報警、趨勢分析。紹興混合動力系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵...

隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運行環(huán)境變得越來越復(fù)雜. 作為機械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機械工作狀況惡化. 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)控數(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)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用需求.本文...

動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實現(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)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù)，提高異常狀態(tài)辨識的適應(yīng)性與可靠性，基于運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能力。動力裝備全生命周期性能優(yōu)化服務(wù)方面：提供了轉(zhuǎn)子全息動平衡快速響應(yīng)與服務(wù)支持、以全息譜為失衡故障確診、動力裝備轉(zhuǎn)子和軸系平衡配重方案優(yōu)化?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務(wù)支持有機集成一體，在應(yīng)用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80％以上。可應(yīng)用于風(fēng)力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了...

柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng),可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護(hù)、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的**部分,各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法,包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等,自動形成反映柴油機運行狀態(tài)的特征量,為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群,并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單...

傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標(biāo)對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于...