溫州汽車監(jiān)測方案

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(zhì)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(shù)的成熟，預(yù)測性維護技術(shù)應(yīng)運而生。以各類如電機、軸承等設(shè)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(shè)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(luò)，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要。

以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,利用LabVIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測。 時間域、頻率域以及角度域的NVH分析方法，對汽車動力總成的各種故障進行實時識別、監(jiān)測和診斷。溫州汽車監(jiān)測方案

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(shè)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(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)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中，如果借助于某種變換對這些信號進行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機設(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等。EOL監(jiān)測介紹盈蓓德科技開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)了對電動機（馬達）等旋轉(zhuǎn)設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)實時監(jiān)測，掌握設(shè)備運行狀態(tài)。

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。

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(shù)和傳感器技術(shù)，對電動機運行過程中各種參數(shù)進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應(yīng)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(shè)定值比較法確定電機的實際工況；3、根據(jù)設(shè)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(shè)備相連實現(xiàn)遠程控制。設(shè)備監(jiān)測是指對設(shè)備運行狀態(tài)進行實時或定期的監(jiān)測和檢測，以獲取設(shè)備的關(guān)鍵性能指標、故障信息等數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行分析、處理和解釋，以便及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的健康狀況，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果制定相應(yīng)維護計劃和改進措施。設(shè)備監(jiān)測通常通過傳感器、監(jiān)測系統(tǒng)、計算機軟件等技術(shù)手段進行實現(xiàn)，以提高設(shè)備的可靠性、可用性和效率，降低設(shè)備故障率和維修成本，提高設(shè)備的生命周期價值。設(shè)備監(jiān)測在制造業(yè)、能源、交通、建筑、環(huán)保等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。設(shè)備監(jiān)測一般分為以下步驟：①從設(shè)備上收集數(shù)據(jù)；②將收集到的數(shù)據(jù)傳輸至平臺；③監(jiān)控和分析收集到的設(shè)備數(shù)據(jù)。智能電機監(jiān)測系統(tǒng)選擇傳感器采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的溫度、振動數(shù)據(jù)，分析變化趨勢以判斷設(shè)備情況。

在預(yù)防性維護的應(yīng)用中，振動是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標，一是在大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)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(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預(yù)測性診斷技術(shù)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(shè)備振動等狀態(tài)的預(yù)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(shè)備問題而存在的固有振動，振動強度不必要增加會對部件產(chǎn)生有害的力，危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預(yù)，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。預(yù)計到2025年，缺口在1.3~3.7萬人之間，這也反映出自動駕駛行業(yè)發(fā)展的旺盛需求和競爭激烈的現(xiàn)狀。嘉興電機監(jiān)測系統(tǒng)

電機智能監(jiān)測和運維，其預(yù)測效果和工程的造價還未達到市場接受程度。溫州汽車監(jiān)測方案

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的應(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(jié)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(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法，通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。溫州汽車監(jiān)測方案