電機故障監(jiān)測系統(tǒng)，電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術和傳感器技術，對電動機運行過程中的各種參數(shù)進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括：1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動、噪聲等機械量進行測量；2、通過設定值比較法確定電機的實際工況；3、根據(jù)設定的報警閾值或動作時間發(fā)出聲光報警信號；4、通過通訊接口與plc或其它自動化設備相連實現(xiàn)遠程控制。常見的幾種類型有：1、電壓型、電流型和頻率型。其中電壓型和頻率型的應用**為***。2、基于單片機技術的數(shù)字式電機綜合監(jiān)控裝置，如dtu-e系列智能電動機保護器就是其中之一。3、基于嵌入式系統(tǒng)的數(shù)字...

在預防性維護的應用中，振動是大型旋轉等設備即將發(fā)生故障的重要指標，一是由于在大型旋轉機械設備的所有故障中，振動問題出現(xiàn)的概率比較高；另一方面，振動信號包含了豐富的機械及運行的狀態(tài)信息；第三，振動信號易于拾取，便于在不影響機械運行的情況下實行在線監(jiān)測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業(yè)、風電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態(tài)的預測性維護，可以及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設備問題而存在的固有振動，振動強度的不必要增加會對部件產(chǎn)生有害的力，危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術來解決和...

手機微電機在線自動分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號，然后通過聲音分析算法進行質量特征值的提取，能夠與現(xiàn)有的人工檢測進行比對和分析，將以往人工檢測形成的數(shù)據(jù)集標簽，結合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產(chǎn)數(shù)量都在幾千萬臺，很適合使用深度學習等機器學習方法，因此通過機器學習方法，對大量電機特征數(shù)據(jù)（特別是故障電機）進行分析處理，對測試電機進行良品檢測和分類，準確率達到95%以上。盈蓓德科技自主開發(fā)了旋轉設備在線振動狀態(tài)監(jiān)測分析系統(tǒng)。南京混合動力系統(tǒng)監(jiān)測介紹刀具切削狀態(tài)的實時監(jiān)測與管理也是實現(xiàn)制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化的基礎。出現(xiàn)于90年代的智能刀具技...

故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡和數(shù)學框架以及準算數(shù)均值比數(shù)學框架指引了稀疏測度構造的新方向，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度、香農(nóng)熵等...

目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點，分析故障產(chǎn)生機理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，構建劣化演變機械動態(tài)特性模型。（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài)，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，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的冗余信息，進而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實現(xiàn)典型部件及部位分析。電機監(jiān)測系統(tǒng)幫助識別處于初期階段...

電機狀態(tài)監(jiān)測和振動分析提供加速度計選擇的建議。這些建議基于直流和非同步交流電機的常見故障。這些常見故障可通過振動分析檢測出來，包括機械和電氣故障。重點是傳感器的頻率范圍及其安裝方法，以便可靠地檢測這些故障。例如，考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件，但每個事件的能量可從起始點帶走，頻率在低至千赫范圍內。因此，用于檢測撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內響應。對于傳統(tǒng)的機械故障，如平衡和對準，頻率范圍從約0.2倍的運行速度到50-60倍的運行速度是足夠的。電氣故障需要機械故障所需的低頻和高頻段。 電機會同時出現(xiàn)機械和電氣故障，這會導致振動...

智能振動噪聲監(jiān)診系統(tǒng)，針對某型設備，通過機理模型分析設計出相應的傳感策略，獲取聲音、振動、壓力等多模態(tài)多維信號，隨后利用數(shù)據(jù)凈化、自適應分割等信號處理技術，完成有效數(shù)據(jù)轉換。根據(jù)用戶定制需求和已有的**知識建立診斷知識庫，通過以太網(wǎng)將數(shù)據(jù)和知識庫傳遞給服務器完成深度學習，實現(xiàn)異常檢測、故障分類和異常定位，并給出設備的改進建議；同時，該產(chǎn)品也提供離線模式，可讓用戶利用既有的知識庫直接進行故障判斷，快速解決共性問題。該產(chǎn)品的技術特點是從機理模型出發(fā)，有機結合深度學習的數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢，形成真正可依賴的人工智能。盈蓓德科技自主開發(fā)了旋轉設備在線振動狀態(tài)監(jiān)測分析系統(tǒng)。變速箱監(jiān)測隨著電力電子技術、自動化控制...

常見的設備監(jiān)測數(shù)據(jù)包含以下幾類：1.運行數(shù)據(jù)：包括設備的運轉時間、運轉速度、負載情況、溫度、壓力等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的運行狀態(tài)和性能表現(xiàn)，以便進行運行效率評估、健康狀況評估以及預測維護等。2.電氣數(shù)據(jù)：包括設備的電流、電壓、功率、電阻等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的電氣性能和電能消耗情況，以便進行能效評估、設備故障診斷等。3.振動數(shù)據(jù)：包括設備的振動幅值、頻率、相位等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的振動情況，以便進行故障診斷和預測維護等。4.聲音數(shù)據(jù)：包括設備的聲音頻率、聲音強度、聲音特征等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的聲學性能，以便進行故障診斷和預測維護等。5.圖像數(shù)據(jù)：包括設備的照片、視頻...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發(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。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一...

電機等振動設備在運行中，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)性和不準確性，難以預知，應對這種情況，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、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監(jiān)測的設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)測出設備異常，發(fā)出預警，避免事故發(fā)生。 ...

電機馬達監(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)進行監(jiān)測，對電機各類故障進行監(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，需要對電機進行實時監(jiān)測，監(jiān)測內容包括電機的電流、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)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶...

電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術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?；虍惓?，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預報故障發(fā)展趨勢的技術，電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢兩方面。設備狀態(tài)是指設備運行的工況，由設備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設備運行過程中產(chǎn)生的二次效應參數(shù)和產(chǎn)品質量指標參數(shù)來描述。設備狀態(tài)的類型包括：正常、異常和故障三種。設備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù)，并進行分析處理，根據(jù)分析處理結果判定設備狀態(tài)。對設備進行定期或連續(xù)監(jiān)測，包括采用各種測試、分析判別方法，結合設備的歷史狀況和運行條件，弄清設備的客觀狀態(tài)，獲取設備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律，為設備的性能...

電機狀態(tài)監(jiān)測和振動分析提供加速度計選擇的建議。這些建議基于直流和非同步交流電機的常見故障。這些常見故障可通過振動分析檢測出來，包括機械和電氣故障。重點是傳感器的頻率范圍及其安裝方法，以便可靠地檢測這些故障。例如，考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件，但每個事件的能量可從起始點帶走，頻率在低至千赫范圍內。因此，用于檢測撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內響應。對于傳統(tǒng)的機械故障，如平衡和對準，頻率范圍從約0.2倍的運行速度到50-60倍的運行速度是足夠的。電氣故障需要機械故障所需的低頻和高頻段。 電機會同時出現(xiàn)機械和電氣故障，這會導致振動...

刀具切削狀態(tài)的實時監(jiān)測與管理也是實現(xiàn)制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化的基礎。出現(xiàn)于90年代的智能刀具技術受到越來越多的關注，并在近20年來得到迅速發(fā)展。精確地預報刀具在加工中，尤其是在制造成本極高的精密零件加工中的失效時間對提高零件的加工效率和質量、減少生產(chǎn)成本及研制周期具有重要意義。日本京瓷工業(yè)陶瓷公司提出一種裝有磨損傳感器的可轉位刀片刀具壽命診斷系統(tǒng)。這種智能刀具系統(tǒng)采用Ceratip傳感器，它在正方形的陶瓷刀片表面上，涂覆一層厚度為0.3μm的TiN，刀具在開始切削時，使裝有傳感器的刀片涂覆層通過電流，形成一微電子回路。當?shù)毒咴谇邢髁Φ淖饔孟履p時，刀片表面上的TiN涂覆層首先被破壞，這時...

刀具切削狀態(tài)的實時監(jiān)測與管理也是實現(xiàn)制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化的基礎。出現(xiàn)于90年代的智能刀具技術受到越來越多的關注，并在近20年來得到迅速發(fā)展。精確地預報刀具在加工中，尤其是在制造成本極高的精密零件加工中的失效時間對提高零件的加工效率和質量、減少生產(chǎn)成本及研制周期具有重要意義。日本京瓷工業(yè)陶瓷公司提出一種裝有磨損傳感器的可轉位刀片刀具壽命診斷系統(tǒng)。這種智能刀具系統(tǒng)采用Ceratip傳感器，它在正方形的陶瓷刀片表面上，涂覆一層厚度為0.3μm的TiN，刀具在開始切削時，使裝有傳感器的刀片涂覆層通過電流，形成一微電子回路。當?shù)毒咴谇邢髁Φ淖饔孟履p時，刀片表面上的TiN涂覆層首先被破壞，這時...

傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質量，并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟，預測性維護技術應運而生。 以各類如電機、軸承等設備為例，目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段，來實現(xiàn)查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等，并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實現(xiàn)電機設備的預測性維護。 以各類如電機、軸承等設備為例，目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段，來實現(xiàn)查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等，并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡，將數(shù)據(jù)...

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行檢測，預測其壽命，看是否能勝任當前的加工；在線檢測又稱實時檢測，是在加工過程中對刀具進行實時檢測，并根據(jù)檢測結果做出相應的處理。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)絡技術來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡技術來檢測刀具,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)控加工的安全性影響很小，并且可以通過離線檢測進行加工，通過在線檢測，...

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轉換的分辨率與轉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備的許多故障信息是以調制的形式...

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，以及相關數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統(tǒng)的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數(shù)據(jù)信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關評價參數(shù)、模式及準則。如表征設備狀態(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)...

電機狀態(tài)監(jiān)測和振動分析提供加速度計選擇的建議。這些建議基于直流和非同步交流電機的常見故障。這些常見故障可通過振動分析檢測出來，包括機械和電氣故障。重點是傳感器的頻率范圍及其安裝方法，以便可靠地檢測這些故障。例如，考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件，但每個事件的能量可從起始點帶走，頻率在低至千赫范圍內。因此，用于檢測撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內響應。對于傳統(tǒng)的機械故障，如平衡和對準，頻率范圍從約0.2倍的運行速度到50-60倍的運行速度是足夠的。電氣故障需要機械故障所需的低頻和高頻段。 電機會同時出現(xiàn)機械和電氣故障，這會導致振動...

為了避免發(fā)生災難性電機故障的可能性，業(yè)界產(chǎn)生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續(xù)評估。感應電機故障的早期診斷，對即將發(fā)生的故障提供足夠的警告，為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護和**短停機時間建議。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)，電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術和傳感器技術，對電動機運行過程中的各種參數(shù)進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括：1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動、噪聲等機械量進行測量；2、通過設定值比較法確定電機的實際工況；3、根據(jù)設定的報警閾值或動作時間發(fā)出...

刀具切削狀態(tài)的實時監(jiān)測與管理也是實現(xiàn)制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化的基礎。出現(xiàn)于90年代的智能刀具技術受到越來越多的關注，并在近20年來得到迅速發(fā)展。精確地預報刀具在加工中，尤其是在制造成本極高的精密零件加工中的失效時間對提高零件的加工效率和質量、減少生產(chǎn)成本及研制周期具有重要意義。日本京瓷工業(yè)陶瓷公司提出一種裝有磨損傳感器的可轉位刀片刀具壽命診斷系統(tǒng)。這種智能刀具系統(tǒng)采用Ceratip傳感器，它在正方形的陶瓷刀片表面上，涂覆一層厚度為0.3μm的TiN，刀具在開始切削時，使裝有傳感器的刀片涂覆層通過電流，形成一微電子回路。當?shù)毒咴谇邢髁Φ淖饔孟履p時，刀片表面上的TiN涂覆層首先被破壞，這時...

物聯(lián)網(wǎng)技術為設備狀態(tài)監(jiān)測診斷帶來了設備狀態(tài)無線監(jiān)測?高速數(shù)據(jù)傳輸?邊緣計算和精細化診斷分析等先進技術。本項目相關的狀態(tài)監(jiān)測技術是要解決海量終端（傳感器數(shù)據(jù)）的聯(lián)接、管理、實時分析處理。關鍵技術包含海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸技術、信號處理技術和邊緣計算技術。對設備進行診斷的目的，是了解設備是否在正常狀態(tài)下運轉，為此需測定有關設備的各種量，即信號。如果捕捉到的信號能直接反映設備的問題，如溫度的測值，則與設備正常狀態(tài)偽規(guī)定值相比較即可。但測到的聲波或振動信號一般都伴有雜音和其他干擾，放大多需濾波?；剞D機械的振動和噪聲就是一例。一般測到的波形和數(shù)值沒有一定規(guī)則，需要把表示信號特征的量提取出來，以此數(shù)值和信號...

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法簡單處理單元***連接而成的復雜的非線性系統(tǒng)，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應能力?；诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有：基于規(guī)則的**系統(tǒng)與ANN的結合，模糊邏輯與ANN的結合，...

作為工業(yè)領域的一種關鍵旋轉設備，對于終端用來說，關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師、電機維護工程師、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工程師、電機銷售人員，會涉及到電機的運行維護；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)電機的預測性維護，但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態(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、維護成本高昂。2)技術成本高。工業(yè)場景設備類型多，運行工況復雜，預測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預處理、工業(yè)機理、機器學習，技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現(xiàn)，前期需要大量歷史數(shù)...

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)自適應監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構出綜合體現(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)化服務方面：提供了轉子全息動平衡快速響應與服務支持、以全息譜為**的失衡故障確診、動力裝備轉子和軸系平衡配重方案優(yōu)化?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上?？蓱糜陲L力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。...

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法簡單處理單元***連接而成的復雜的非線性系統(tǒng)，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有：基于規(guī)則的**系統(tǒng)與ANN的結合，模糊邏輯與ANN的結合，...

為了避免發(fā)生災難性電機故障的可能性，業(yè)界產(chǎn)生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續(xù)評估。感應電機故障的早期診斷，對即將發(fā)生的故障提供足夠的警告，為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護和**短停機時間建議。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)，電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術和傳感器技術，對電動機運行過程中的各種參數(shù)進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括：1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動、噪聲等機械量進行測量；2、通過設定值比較法確定電機的實際工況；3、根據(jù)設定的報警閾值或動作時間發(fā)出...

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，結構復雜，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。就我國目前和今后很長一段時間內的缺電、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”在內容上并無明確的劃分界限，可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟...

電機馬達監(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)進行監(jiān)測，對電機各類故障進行監(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，需要對電機進行實時監(jiān)測，監(jiān)測內容包括電機的電流、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)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶...