杭州耐久監(jiān)測方案

來源: 發(fā)布時間:2024-01-16

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,如不能及時發(fā)現(xiàn)并采取措施,將導(dǎo)致工件報廢,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。其中很典型的方法是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。工業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理,提高企業(yè)運營效率。杭州耐久監(jiān)測方案

杭州耐久監(jiān)測方案,監(jiān)測

針對傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標(biāo)對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機(jī)理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征的自動提取和識別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強(qiáng)的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過程中未能針對早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強(qiáng)化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.嘉興電機(jī)監(jiān)測臺工業(yè)人員安全的監(jiān)測檢測是保障工人生命安全的必要措施,可以預(yù)防事故的發(fā)生。

杭州耐久監(jiān)測方案,監(jiān)測

為了確保試驗的可靠性和可比性,汽車傳動系統(tǒng)疲勞驗證需要遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。不同國家和地區(qū)可能有不同的標(biāo)準(zhǔn),常見的標(biāo)準(zhǔn)包括ISO16750-3、SAEJ816、GB/T12600和ASTME1823等。這些標(biāo)準(zhǔn)用于規(guī)定汽車電子系統(tǒng)的環(huán)境試驗、汽車變速器的疲勞壽命試驗方法和標(biāo)準(zhǔn)、金屬材料的疲勞性能等。通過遵循這些標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范進(jìn)行汽車傳動系統(tǒng)疲勞驗證,可以確保測試結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性,從而提高產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性。

β-star智能監(jiān)診系統(tǒng)是一種測量系統(tǒng),用于在動態(tài)條件下對汽車傳動系統(tǒng)(如變速箱,車橋,傳動軸以及發(fā)動機(jī))進(jìn)行早期損壞檢測。通過將當(dāng)前的振動指標(biāo)與先前“學(xué)習(xí)階段”參考值進(jìn)行比較,它可以探測出傳動系統(tǒng)內(nèi)部部件的相關(guān)變化。該系統(tǒng)將幫助產(chǎn)品開發(fā)工程師在傳動系統(tǒng)內(nèi)部部件失效之前檢測出“原始”缺陷。

基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠?qū)A抗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)基于機(jī)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。盈蓓德科技的企業(yè)文化強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新、務(wù)實、開放和多元。

杭州耐久監(jiān)測方案,監(jiān)測

電機(jī)等振動設(shè)備在運行中,伴隨著一些安全問題,振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化,如果不及時發(fā)現(xiàn),容易導(dǎo)致起火或,造成大量的財產(chǎn)損失,而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,應(yīng)對這種情況,需要一種手段去解決。無線振動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,一次性鋰亞電池供電,具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點,工作原理:將傳感器分布式安裝在各類電機(jī)、風(fēng)機(jī)、振動平臺、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動監(jiān)測的設(shè)備上實時采集振動數(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)能實時在線監(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(1)實時性:系統(tǒng)實時在線監(jiān)測電機(jī)等振動參數(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、負(fù)載過高和人為錯誤操作等發(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,解決了以往因為空間狹小、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。監(jiān)測結(jié)果的分析可以幫助我們了解市場的趨勢和變化。南通功能監(jiān)測設(shè)備

監(jiān)測結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。杭州耐久監(jiān)測方案

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)測這個問題,提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識別的方法。通過采集機(jī)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(dāng)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(xùn)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(jìn)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(dāng)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(jìn)行實時更新,從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。杭州耐久監(jiān)測方案