智能船舶是指基于“網(wǎng)絡(luò)平臺”的信息技術(shù)應(yīng)用,以“大數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行船舶的智能感知、判斷分析和決策控制,從技術(shù)、設(shè)備、管理等多個層面保證船舶航行的安全和效率,大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故。其主要目標(biāo)就是安全、經(jīng)濟(jì)、高效、環(huán)保。而智能機(jī)艙是通過綜合狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)所獲得的設(shè)備信息和數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對機(jī)艙內(nèi)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、健康狀況進(jìn)行分析和評估,進(jìn)而完成設(shè)備操作輔助決策和維護(hù)保養(yǎng)計劃的綜合管控系統(tǒng)。它能及時地、準(zhǔn)確地對多種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷,預(yù)防或消除故障,把故障損失降低到較低水平,同時對設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行必要的決策支持,提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性和有效性,也能確定設(shè)備的良好維護(hù)時間,降低設(shè)備全壽命周期費(fèi)用,增加設(shè)備的穩(wěn)定性。近日,盈蓓德成功交付了InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng),就是智能船舶中的智能機(jī)艙系統(tǒng),這一創(chuàng)新技術(shù)將為船舶行業(yè)帶來全新的智能化管理體驗(yàn),標(biāo)志著船舶行業(yè)智能化新篇章的開啟。InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng)是盈蓓德經(jīng)過長期研發(fā)的成果,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測機(jī)艙設(shè)備的各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。部署和維護(hù)電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)可能需要昂貴的設(shè)備和專業(yè)知識,這可能對一些小型或預(yù)算有限的應(yīng)用造成挑戰(zhàn)。杭州仿真監(jiān)測設(shè)備
電機(jī)等振動設(shè)備在運(yùn)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(diǎn),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(shí)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(shí)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(diǎn)(1)實(shí)時性:系統(tǒng)實(shí)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:采用無線傳輸方式,傳感器安裝,解決了以往因?yàn)榭臻g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。溫州設(shè)備監(jiān)測方案監(jiān)測電機(jī)主要是通過各種傳感器和技術(shù)手段,實(shí)時獲取電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和性能參數(shù)。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)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(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測,由于ANN能自動獲取診斷知識,使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜,依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求,因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有:基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN結(jié)合,模糊邏輯與ANN的結(jié)合,混沌理論與ANN的結(jié)合,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)的結(jié)合。
電機(jī)馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業(yè),可以實(shí)時對低壓電動機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,對電機(jī)各類故障進(jìn)行監(jiān)測并存儲故障信息,可以生成各類實(shí)時曲線(電壓曲線、電流曲線等),為電機(jī)節(jié)能提供依據(jù),并可實(shí)現(xiàn)電機(jī)節(jié)能管理。系統(tǒng)特點(diǎn):1實(shí)時監(jiān)測電機(jī)回路石化、電力、水泥等電機(jī)用量大戶,需要對電機(jī)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測,監(jiān)測內(nèi)容包括電機(jī)的電流、電壓、電能、頻率、電機(jī)狀態(tài)(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測,例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機(jī)電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計,工藝參數(shù)監(jiān)測,可以大幅提高企業(yè)自動化程度。2集中監(jiān)控,利于節(jié)能馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機(jī)進(jìn)行實(shí)時能耗監(jiān)測,監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù),并可通過系統(tǒng)進(jìn)行節(jié)能控制,利于電機(jī)節(jié)能應(yīng)用。3提高自動化水平.電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和信息傳輸技術(shù),集保護(hù)、監(jiān)測、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)測是保證產(chǎn)品符合標(biāo)準(zhǔn)要求的重要手段,可以提高產(chǎn)品的競爭力和市場信譽(yù)。
柴油機(jī)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(wù)處理系統(tǒng), 可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)監(jiān)測、保護(hù)、分析、診斷等功能。主要包括數(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)測診斷子功能的**部分, 各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機(jī)運(yùn)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(yàn)特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運(yùn)用模糊貼近度來實(shí)施故障類型的診斷識別。在數(shù)控機(jī)床中,可以通過監(jiān)測電機(jī)電流來評估刀具的狀況。刀具磨損或斷裂通常會導(dǎo)致電流變化。電機(jī)監(jiān)測設(shè)備
設(shè)備振動情況信息量豐富,將振動測試系統(tǒng)應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測,在設(shè)備預(yù)知維修中起到了重要的作用。杭州仿真監(jiān)測設(shè)備
基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠?qū)A康墓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(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)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)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(diǎn):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)的基于機(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。杭州仿真監(jiān)測設(shè)備