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對(duì)講機(jī)常見(jiàn)故障問(wèn)題與解決方法
對(duì)講機(jī)常見(jiàn)故障問(wèn)題與解決方法,上海凌越實(shí)業(yè)有限公
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隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了大的應(yīng)用,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來(lái)進(jìn)行測(cè)量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)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(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)監(jiān)測(cè),這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)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(cè)方法無(wú)法做定量分析,無(wú)法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法,通過(guò)對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過(guò)電壓、過(guò)電流、過(guò)熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無(wú)法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問(wèn)題。利用遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)設(shè)備,可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)。這對(duì)于分布在不同地點(diǎn)的設(shè)備來(lái)說(shuō)尤其重要。溫州功能監(jiān)測(cè)技術(shù)
傳統(tǒng)方法通常無(wú)法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)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(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點(diǎn)的檢測(cè)算法, 未充分考慮樣本前后的時(shí)序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動(dòng)而產(chǎn)生誤報(bào)警, 降低檢測(cè)結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報(bào)警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報(bào)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, 可獲得理想診斷和檢測(cè)結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程等信息, 對(duì)于軸承運(yùn)行來(lái)說(shuō), 這類信息通常不易獲知. 近年來(lái), 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征自動(dòng)提取和識(shí)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(duì)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(cè)的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過(guò)程中未能針對(duì)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(cè)中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.研發(fā)監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)技術(shù)有助于發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題、預(yù)測(cè)設(shè)備故障并采取維護(hù)措施,從而降低損壞風(fēng)險(xiǎn),提高系統(tǒng)的可靠性和效率。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷領(lǐng)域取得了成功應(yīng)用, 但面對(duì)不停機(jī)情況下的早期故障在線監(jiān)測(cè)問(wèn)題, 仍存在著早期故障特征表示不充分、誤報(bào)警率高等不足. 為解決上述問(wèn)題, 本文從時(shí)序異常檢測(cè)的角度出發(fā), 提出了一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的早期故障在線檢測(cè)方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網(wǎng)絡(luò), 通過(guò)構(gòu)建具有改進(jìn)的比較大均值差異正則項(xiàng)和Laplace正則項(xiàng)的損失函數(shù), 在自適應(yīng)提取不同域數(shù)據(jù)的公共特征表示同時(shí), 提高正常狀態(tài)和早期故障狀態(tài)之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時(shí)序異常模式的在線檢測(cè)模型, 利用離線軸承正常狀態(tài)的排列熵值構(gòu)建報(bào)警閾值, 實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)中異常序列的快速匹配, 同時(shí)提高在線檢測(cè)結(jié)果的可靠性. 在XJTU-SY數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 與現(xiàn)有代表性早期故障檢測(cè)方法相比, 本文方法具有更好的檢測(cè)實(shí)時(shí)性和更低的誤報(bào)警數(shù).
電機(jī)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(shí)對(duì)低壓電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè),對(duì)電機(jī)各類故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)并存儲(chǔ)故障信息,可以生成各類實(shí)時(shí)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(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)回路石化、電力、水泥等電機(jī)用量大戶,需要對(duì)電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)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(dòng)、停止、報(bào)警、故障)等。在要求較高的場(chǎng)所還要對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測(cè)電機(jī)電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計(jì),工藝參數(shù)監(jiān)測(cè),可以大幅提高企業(yè)自動(dòng)化程度。2)集中監(jiān)控,利于節(jié)能馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)用電大戶電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)能耗監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù),并可通過(guò)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(dòng)化水平.電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息傳輸技術(shù),集保護(hù)、監(jiān)測(cè)、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),設(shè)備監(jiān)測(cè)可以滿足對(duì)部件疲勞程度診斷、機(jī)械摩擦磨損、機(jī)械沖擊、部件過(guò)熱等健康狀況問(wèn)題的實(shí)時(shí)預(yù)警。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來(lái)說(shuō),關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、電機(jī)檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來(lái)說(shuō),主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)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(hào)稱可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù),但問(wèn)題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要振動(dòng)、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(hù)成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場(chǎng)景設(shè)備類型多,運(yùn)行工況復(fù)雜,預(yù)測(cè)性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機(jī)理、機(jī)器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時(shí)間成本高。預(yù)測(cè)性維護(hù)要實(shí)現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。以電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)的理念為原型的電機(jī)智能運(yùn)維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,不論是預(yù)測(cè)性維護(hù)的預(yù)測(cè)效果,還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場(chǎng)推廣以及市場(chǎng)接受程度,對(duì)于電機(jī)維護(hù)人員的電機(jī)運(yùn)維來(lái)說(shuō),都還有很遠(yuǎn)的一段距離!電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電機(jī)何時(shí)會(huì)出現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題,需要綜合考慮多個(gè)因素。溫州功能監(jiān)測(cè)技術(shù)
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)有關(guān)參數(shù)加以分析,從而有效地對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)分析或人工分析。溫州功能監(jiān)測(cè)技術(shù)
隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了大的應(yīng)用,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來(lái)進(jìn)行測(cè)量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)量、記錄和分析,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(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測(cè),這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)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(cè)方法無(wú)法做定量分析,無(wú)法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法,通過(guò)對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過(guò)電壓、過(guò)電流、過(guò)熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無(wú)法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問(wèn)題。溫州功能監(jiān)測(cè)技術(shù)