寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-05-30

刀具監(jiān)測(cè)主要采用人工檢測(cè)、離線(xiàn)檢測(cè)和在線(xiàn)檢測(cè)三種策略。人工檢查是指工人在加工過(guò)程中可以憑經(jīng)驗(yàn)檢查刀具的狀態(tài);離線(xiàn)檢測(cè)是在加工前專(zhuān)門(mén)對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè),預(yù)測(cè)其壽命,看是否能勝任當(dāng)前的加工;在線(xiàn)檢測(cè)又稱(chēng)實(shí)時(shí)檢測(cè),是在加工過(guò)程中對(duì)刀具進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果做出相應(yīng)的處理。目前刀具檢測(cè)的算法有很多,有的是利用理論計(jì)算刀具上應(yīng)力的變化來(lái)判斷刀具的損傷.有的是利用時(shí)間序列分析來(lái)檢測(cè)刀具,有的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)檢測(cè)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(lái)檢測(cè)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(duì)數(shù)控加工的安全性影響很小,并且可以通過(guò)離線(xiàn)檢測(cè)進(jìn)行加工,通過(guò)在線(xiàn)檢測(cè),可以判斷微裂紋在當(dāng)前載荷條件下是否會(huì)擴(kuò)展。如果有可能擴(kuò)大,我們認(rèn)為載 荷是危險(xiǎn)的,通過(guò)減少刀具的進(jìn)給量來(lái)減少刀具上的載荷,以保證刀具的安全性。電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)選擇傳感器采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的溫度、振動(dòng)數(shù)據(jù),分析變化趨勢(shì)以判斷設(shè)備情況。寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用

寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

電動(dòng)機(jī)是機(jī)械加工中不可或缺的必備工具,電動(dòng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動(dòng)機(jī)運(yùn)行安全,對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線(xiàn)監(jiān)測(cè)尤為重要。以三相異步電動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,采用傳感器獲取電動(dòng)機(jī)運(yùn)行中的重要參數(shù)(振動(dòng)、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時(shí)/頻域分析及能量分析等方法提取電動(dòng)機(jī)運(yùn)行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法建立狀態(tài)識(shí)別模型,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法,判斷電動(dòng)機(jī)運(yùn)行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,利用Lab VIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測(cè)系統(tǒng),將電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)及狀態(tài)實(shí)時(shí)顯示在可視化界面中,完成在線(xiàn)智能監(jiān)測(cè)。常州NVH監(jiān)測(cè)有效的刀具監(jiān)測(cè)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(shí)現(xiàn)數(shù)控加工自動(dòng)化。

寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

噪聲與振動(dòng)控制行業(yè)的集中度比較低,行業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模偏小,市場(chǎng)份額普遍較低。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有產(chǎn)品在振動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)方面和振動(dòng)控制方面的功能性不強(qiáng),在振動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)方面,*具有振動(dòng)噪聲數(shù)據(jù)采集和簡(jiǎn)單的信號(hào)后處理功能,不能直接診斷設(shè)備和識(shí)別故障。而客戶(hù)需要額外聘請(qǐng)專(zhuān)業(yè)人員分析得到的數(shù)據(jù)才能完成診斷和故障識(shí)別。這樣不僅**降低了對(duì)設(shè)備的監(jiān)控效率,同時(shí)增加了企業(yè)的人力成本。大多數(shù)公司提供的預(yù)防性維護(hù)方案雖然宣稱(chēng)可以做到故障預(yù)判,但是誤判率和糊判率較高,準(zhǔn)確度不夠。國(guó)外的同類(lèi)產(chǎn)品均對(duì)華出口限制,*有少部分初級(jí)技術(shù)通過(guò)特殊渠道進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng)。

工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見(jiàn)。但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過(guò)高,硬件設(shè)備大多依賴(lài)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(shí)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(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無(wú)幾。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國(guó)產(chǎn)化率,降低實(shí)施成本。電機(jī)故障監(jiān)測(cè)是一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的早期故障在線(xiàn)檢測(cè)方法。

寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過(guò)程。需揭示劣化過(guò)程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點(diǎn),分析故障產(chǎn)生機(jī)理、發(fā)展原因和發(fā)展模式,構(gòu)建劣化演變機(jī)械動(dòng)態(tài)特性模型。(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素會(huì)造成信號(hào)能量變化,故障趨勢(shì)信息往往被非故障變化信息淹沒(méi),需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息,進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。若提取到敏感特征分量因子及模式,有望實(shí)現(xiàn)典型部件及部位分析。刀具磨損間接監(jiān)測(cè)是通過(guò)分析噪聲、削力、振動(dòng)、聲發(fā)射、電機(jī)電流與功率等,間接獲得刀具的磨損情況。上海穩(wěn)定監(jiān)測(cè)公司

大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)對(duì)象涵蓋汽輪機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)、發(fā)電機(jī)、泵群、風(fēng)機(jī)等大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備。寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用

低信噪比微弱信號(hào)特征早期故障的信號(hào)處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線(xiàn)性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)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(cè)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(cè)模型,這類(lèi)模型大致有兩個(gè)途徑,分別是物理信息預(yù)測(cè)模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)模型,或構(gòu)建這兩類(lèi)預(yù)測(cè)模型相融合的預(yù)測(cè)模型。運(yùn)行狀態(tài)劣化的相關(guān)評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(píng)估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng)以音頻數(shù)據(jù)為**,輔以其他設(shè)備參數(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算并提取設(shè)備音頻特征,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估與故障的早期識(shí)別。幫助企業(yè)用戶(hù)提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。 寧波旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)應(yīng)用

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