從整體網(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?故障診斷及預測功能,實現(xiàn)智能化管理?應用和服務。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,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)。時間域、頻率域和角度域的NVH分析方法,可以對汽車動力總成的各種故障進行實時識別、監(jiān)測和診斷。南通性能監(jiān)測控制策略
如今電力系統(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)電機造價昂貴,結(jié)構(gòu)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。就我國今后很長一段時間內(nèi)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(nèi)容上并無明確的劃分界限,可以說監(jiān)測數(shù)據(jù)和結(jié)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(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進行分類、定位,確定故障的嚴重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,前者是后者的基礎(chǔ),后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況,合理安排檢修工作,實現(xiàn)所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,停止運行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測盈蓓德科技提供一種滿足大型電機設(shè)備監(jiān)測要求,實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)采集及分析,造價較低的振動監(jiān)測系統(tǒng)。
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,預測性維護技術(shù)應運而生。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、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。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對于終端用來說,關(guān)于電機維護的主要是電氣班組的設(shè)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(shè)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(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)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(shù)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)據(jù)支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個漫長的過程。的電機智能運維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度,不論是預測性維護的預測效果,還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,對于電機運維來說,都還有很遠的一段距離!電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械、電氣和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護計劃。
柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務處理系統(tǒng),可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能部分,各子功能都有相應的信號分析與特征提取方法,包括信號預處理、時域、頻域分析、小波分析等,自動形成反映柴油機運行狀態(tài)的特征量,為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標準征兆群,并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)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。盈蓓德智能科技是一家多年致力于測試測量產(chǎn)品、系統(tǒng)及服務的技術(shù)企業(yè)。紹興研發(fā)監(jiān)測控制策略
盈蓓德科技可以搭建造價低廉,性能穩(wěn)定,安裝方便,功能實用,使用簡單,易維護的振動監(jiān)測系統(tǒng)。南通性能監(jiān)測控制策略
隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運行環(huán)境變得越來越復雜. 作為機械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術(shù)應運而生. 若能在故障發(fā)生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發(fā)生. 早期故障檢測已成為PHM的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一. 近年來, 隨著傳感技術(shù)和機器學習技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化故障檢測和診斷技術(shù)受到關(guān)注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)、提高目標軸承早期故障檢測結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術(shù)價值和應用需求.本文關(guān)注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機檢查而產(chǎn)生延誤、造成經(jīng)濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視。南通性能監(jiān)測控制策略