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(nèi)。因此,用于檢測撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應(yīng)在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內(nèi)響應(yīng)。對于傳統(tǒng)的機械故障,如平衡和對準(zhǔn),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(dǎo)致振動。只要安裝的振動傳感器具有足夠的帶寬和靈敏度,就可以檢測到這些故障。機械故障伴隨著沖擊、摩擦和疲勞,會產(chǎn)生比電氣故障頻率更***的振動,但凹槽除外。凹槽產(chǎn)生的振動頻率與摩擦頻率大致相同。如果傳感器的帶寬和安裝方法足以檢測機械故障,那么它們也將檢測電氣故障。 有效的刀具監(jiān)測系統(tǒng)可大幅度提效率、提高工件尺寸精度和一致性、減少生產(chǎn)成本,實現(xiàn)數(shù)控加工自動化。常州功能監(jiān)測方案
手機微電機在線自動分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)精細(xì)高效的采集微型馬達(dá)工作時的聲音信號,然后通過聲音分析算法進(jìn)行質(zhì)量特征值的提取,能夠與現(xiàn)有的人工檢測進(jìn)行比對和分析,將以往人工檢測形成的數(shù)據(jù)集標(biāo)簽,結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)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(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法,因此通過機器學(xué)習(xí)方法,對大量電機特征數(shù)據(jù)(特別是故障電機)進(jìn)行分析處理,對測試電機進(jìn)行良品檢測和分類,準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。嘉興變速箱監(jiān)測臺系統(tǒng)可以從振動信號等監(jiān)測數(shù)據(jù)中可以提取時頻特征、小波特征、包絡(luò)譜特征等早期故障特征。
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(jìn)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(yù)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(dāng)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(dāng)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系統(tǒng)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(jìn)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(yīng)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(xué)習(xí)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。
整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看,智能振動噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上的傳感器節(jié)點獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測信號和運行參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實現(xiàn)監(jiān)測信號的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測功能,實現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服務(wù)。設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺具有強大的數(shù)據(jù)采集分析處理?數(shù)據(jù)可視?設(shè)備運維?故障診斷?故障報警等功能。通過實時監(jiān)測查看?統(tǒng)計?追溯,實現(xiàn)對其管轄設(shè)備的實時監(jiān)測和運行維護(hù),基于運行信息和檢修信息?自動生成設(shè)備管理報表,實現(xiàn)設(shè)備可靠性?故障數(shù)據(jù)?更換備件等信息統(tǒng)計,為維修方案提供依據(jù)。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地,大型旋轉(zhuǎn)類設(shè)備振動監(jiān)測的重要性日益加強。
故障診斷可以使系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下根據(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,并對獲取的信號進(jìn)行處理,診斷出電機產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對機械上的損壞診斷特別有效。5、化學(xué)診斷的方法,可以檢測到絕緣材料和潤滑油劣化后的分解物以及一些軸承、密封件的磨損碎屑,通過對比其中一些化學(xué)成分的含量,可以判斷相關(guān)部位元件的破壞程度。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷分析系統(tǒng)主要實現(xiàn)機械設(shè)備參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測、統(tǒng)計分析、預(yù)警報警、多維診斷和智能巡檢等功能。嘉興仿真監(jiān)測應(yīng)用
電機的狀態(tài)監(jiān)測,以采集的電機電流和振動信號為例,可以采用多特征融合的故障診斷方法。常州功能監(jiān)測方案
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。常州功能監(jiān)測方案
上海盈蓓德智能科技有限公司主要經(jīng)營范圍是電工電氣,擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)涵蓋智能在線監(jiān)診系統(tǒng),西門子Anovis,聲音與振動分析,主動減振降噪系統(tǒng)等,價格合理,品質(zhì)有保證。公司秉持誠信為本的經(jīng)營理念,在電工電氣深耕多年,以技術(shù)為先導(dǎo),以自主產(chǎn)品為重點,發(fā)揮人才優(yōu)勢,打造電工電氣良好品牌。盈蓓德科技秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實”的經(jīng)營理念,全力打造公司的重點競爭力。