杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng)

來源: 發(fā)布時間:2024-01-27

電機等振動設(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)性和不準確性,難以預知,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、風機、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)測電機等振動參數(shù),避免了由于電機突然缺相、線圈故障,堵轉(zhuǎn)、固定螺栓松動、負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,傳感器的安裝,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)采用先進成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù),抗干擾力強,傳輸距離遠,讀數(shù)準確,可靠性高。監(jiān)測電機各個相位之間的電流和電壓關(guān)系,以檢測是否存在相位不平衡或其他電氣問題。杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng)

杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測

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。常州動力設(shè)備監(jiān)測介紹利用數(shù)據(jù)分析和機器學習算法來分析設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),識別異常模式,并預測潛在故障。提高監(jiān)測的準確性和效率。

杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測

生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟效益,不斷地向規(guī)?;透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展,因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化,人們對設(shè)備的要求不僅是性能好,效率高,還要求在運行過程中少出故障,否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的。國內(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門,從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認識到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備,使其安全、可靠地運行,成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備,停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備,不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修,使維修費用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設(shè)備運行時,對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理化學信號進行狀態(tài)監(jiān)測,掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài),對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷,判定設(shè)備的劣化程度和部位,在故障產(chǎn)生前制訂預知性維修計劃,確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài),又能充分利用零部位的使用壽命,從而延長大修間隔,縮短大修時間,減少故障停機損失。

現(xiàn)代電力系統(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)電機由于造價昂貴,結(jié)構(gòu)復雜,一旦遭受損壞,需要檢修期長,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,監(jiān)測的數(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(yīng)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,合理的安排檢修工作,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。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是一種用于實時或定期檢測和評估設(shè)備運行狀況的技術(shù)。

杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測

早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,為實現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,噪聲規(guī)律與特點分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預測模型,模型大致有兩個途徑,分別是物理信息預測模型以及數(shù)據(jù)信息預測模型,或構(gòu)建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù)、模式及準則。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)展評價準則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學監(jiān)控系統(tǒng),輔以其他設(shè)備參數(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計算并提取設(shè)備音頻特征,從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。通過監(jiān)測刀具的振動頻率和振幅,可以評估切削過程中的穩(wěn)定性和刀具的健康狀態(tài)。杭州專業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)

利用遠程監(jiān)測設(shè)備,可以通過網(wǎng)絡(luò)遠程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)。這對于分布在不同地點的設(shè)備來說尤其重要。杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng)

預測性維護應(yīng)運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的新型維修方式,主要是對設(shè)備在運行中產(chǎn)生的二次效應(yīng)(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析,診斷并預測設(shè)備故障的發(fā)展趨勢,提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為??傮w來看,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在,數(shù)據(jù)狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測和遠程傳輸上傳相對已經(jīng)比較成熟,而狀態(tài)預測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現(xiàn),診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業(yè)分析工具,結(jié)合傳動結(jié)構(gòu)?機械部件參數(shù)等信息,實現(xiàn)設(shè)備故障的精細定位。其發(fā)展趨勢是將物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)引入狀態(tài)預測及故障的智能診斷,從而降低誤判概率,大幅提升診斷效率和準確性。杭州變速箱監(jiān)測系統(tǒng)