紹興非標(biāo)監(jiān)測臺

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-05-11

電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,伴隨著一些安全問題,振動(dòng)數(shù)據(jù)會發(fā)生變化,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),容易導(dǎo)致起火或,造成大量的財(cái)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(dòng)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(jì)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(jì),一次性鋰亞電池供電,具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點(diǎn)。工作原理:將傳感器分布式安裝在各類電機(jī)、風(fēng)機(jī)、振動(dòng)平臺、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動(dòng)監(jiān)測的設(shè)備上實(shí)時(shí)采集振動(dòng)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(shí)時(shí)在線監(jiān)測出設(shè)備異常,發(fā)出預(yù)警,避免事故發(fā)生。

產(chǎn)品特點(diǎn)(1)實(shí)時(shí)性:系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測電機(jī)等振動(dòng)參數(shù),避免了由于電機(jī)突然缺相、線圈故障,堵轉(zhuǎn)、固定螺栓松動(dòng)、負(fù)載過高和人為錯(cuò)誤操作等發(fā)生的事故。(2)便捷性:系統(tǒng)采用無線傳輸方式,傳感器**安裝,解決了以往因?yàn)榭臻g狹小、不能布線、安裝成本高等問題。(3)可靠性:系統(tǒng)采用先進(jìn)成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù),抗干擾力強(qiáng),傳輸距離遠(yuǎn),讀數(shù)準(zhǔn)確,可靠性高。 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。紹興非標(biāo)監(jiān)測臺

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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(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(jī)故障的現(xiàn)代分析方法:基于信號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)測的電氣信號及振動(dòng)信號之中,如果借助于某種變換對這些信號進(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。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。電機(jī)監(jiān)測臺非接觸式的刀具監(jiān)測系統(tǒng)采用噪聲特征收集技術(shù),實(shí)時(shí)收集、分析刀具的噪聲,解決傳感器安裝限制。

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任何設(shè)備在故障發(fā)生之前都會出現(xiàn)一些異常現(xiàn)象或癥狀,如振動(dòng)偏大,有異常噪音等。持續(xù)狀態(tài)監(jiān)測在預(yù)測性維護(hù)實(shí)踐中起著重要作用,而關(guān)鍵的監(jiān)測參數(shù)是振動(dòng)。設(shè)備振動(dòng)揭示了對多個(gè)組件問題的重要見解,這些問題可能會降低流程質(zhì)量并**終導(dǎo)致生產(chǎn)停工。通過油溫升高可能是由于軸承運(yùn)行狀態(tài)異常,也可能是由于室溫高、散熱慢、潤滑油枯度偏高或運(yùn)行時(shí)間較長等原因。因此,在判斷時(shí)可能出現(xiàn)兩類決策錯(cuò)誤;一是把實(shí)際處于異常狀態(tài)的機(jī)器誤認(rèn)為正常狀態(tài),二是把實(shí)際處于正常狀態(tài)的機(jī)器錯(cuò)認(rèn)為異常狀態(tài)。如果同時(shí)用幾個(gè)特征,如油溫.潤滑油分析和噪聲來監(jiān)視機(jī)器主軸承的運(yùn)行狀態(tài),判斷就較為可靠。由此可見,正確的識別理論是十分重要的。

電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機(jī)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(bào)故障發(fā)展趨勢的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機(jī)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(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運(yùn)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(yùn)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)備的性能評價(jià)、合理使用、安全運(yùn)行、故障診斷及設(shè)備自動(dòng)控制打下基礎(chǔ)。電機(jī)監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù)。

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刀具損壞的形式主要是磨損和破損。在現(xiàn)代化的生產(chǎn)系統(tǒng)(如FMS、CIMS等)中,當(dāng)?shù)毒甙l(fā)生非正常的磨損或破損時(shí),如不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取措施,將導(dǎo)致工件報(bào)廢,甚至機(jī)床損壞,造成很大的損失。因此,對刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控非常重要。刀具破損監(jiān)測可分為直接監(jiān)測和間接監(jiān)測兩種。所謂直接監(jiān)測,即直接觀察刀具狀態(tài),確認(rèn)刀具是否破損。其中**典型的方法是ITV(IndustrialTelevision,工業(yè)電視)攝像法。間接監(jiān)測法即利用與刀具破損相關(guān)的其它物理量或物理現(xiàn)象,間接判斷刀具是否已經(jīng)破損或是否有即將破損的先兆。這樣的方法有測力法、測溫法、測振法、測主電機(jī)電流法和測聲發(fā)射法等。電機(jī)發(fā)生故障前進(jìn)行監(jiān)測和故障預(yù)測,成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。溫州旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測設(shè)備

刀具狀態(tài)的監(jiān)測系統(tǒng)是在充分考慮對刀具狀態(tài)密切相關(guān)的敏感特征參數(shù)的基礎(chǔ)上,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)。紹興非標(biāo)監(jiān)測臺

智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診系統(tǒng),針對某型設(shè)備,通過機(jī)理模型分析設(shè)計(jì)出相應(yīng)的傳感策略,獲取聲音、振動(dòng)、壓力等多模態(tài)多維信號,隨后利用數(shù)據(jù)凈化、自適應(yīng)分割等信號處理技術(shù),完成有效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(wù)器完成深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)異常檢測、故障分類和異常定位,并給出設(shè)備的改進(jìn)建議;同時(shí),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(jìn)行故障判斷,快速解決共性問題。該產(chǎn)品的技術(shù)特點(diǎn)是從機(jī)理模型出發(fā),有機(jī)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢,形成真正可依賴的人工智能。紹興非標(biāo)監(jiān)測臺

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