基于交流電機的特征量:通過故障機理的分析可知,交流電機運行過程中,其故障與否必然表現為一些特征參量的變化,根據診斷需要,選擇有代表性的特征參量為該設備在線監(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轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制,以及一般的數據處理方式的不足,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用。電機故障的現代分析方法:基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調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處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機設備所發(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。盈蓓德科技順應行業(yè)發(fā)展方向,搭建一套基于旋轉類設備溫度,振動狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷和預測性維護系統(tǒng)。杭州研發(fā)監(jiān)測介紹
工業(yè)設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生業(yè)務價值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高,硬件設備大多依賴進口。比如數采傳感器、設備等。這導致很多企業(yè)在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破,目前大多數供應商只實現了設備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用,要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護,提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率,大幅度降低實施成本。常州非標監(jiān)測技術設備的故障監(jiān)測診斷技術是利用科學的檢測方法和現代化技術手段,對設備目前的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和排查。
柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數據采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務處理系統(tǒng), 可實現柴油機監(jiān)測、保護、分析、診斷等功能。包括數據采集與工況監(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。
刀具監(jiān)測主要采用人工、離線和在線檢測三種策略。人工檢測是指工人在加工過程中可以憑經驗檢查刀具的狀態(tài);離線檢測是在加工前專門對刀具進行檢測,預測其壽命,看是否能勝任當前的加工;在線檢測又稱實時檢測、監(jiān)測,是在加工過程中對刀具進行實時檢測,并根據檢測結果做出相應的處理。目前刀具檢測的算法有很多,有的是利用理論計算刀具上應力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經網絡技術來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經網絡技術來檢測刀具,但都是以理論為主。考慮到刀具的塑性損傷在數控加工中很少發(fā)生,磨損對數控加工的安全性影響很小,并且可以通過離線檢測進行加工,通過在線檢測,可以判斷微裂紋在當前載荷條件下是否會擴展。如果有可能擴大,我們認為載荷是危險的,通過減少刀具的進給量來減少刀具上的載荷,以保證刀具的安全性。監(jiān)測系統(tǒng)可以實時采集旋轉設備的運行狀態(tài)數據,上傳到云平臺進行直觀展示、預警報警、趨勢分析。
作為工業(yè)領域的一種關鍵旋轉設備,對于終端用來說,關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師、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。目前已經有很多智能產品號稱可以實現電機的預測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態(tài)監(jiān)測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協議并不統(tǒng)一,自成體系,安裝、使用、維護成本高昂。2)技術成本高。工業(yè)場景設備類型多,運行工況復雜,預測性維護算法涉及數據預處理、工業(yè)機理、機器學習,技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現,前期需要大量歷史數據的支撐,數據采集、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!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)。研發(fā)監(jiān)測應用
設備狀態(tài)監(jiān)測診斷分析系統(tǒng)實現大型旋轉設備參數狀態(tài)監(jiān)測、統(tǒng)計分析、預警報警、多維診斷和智能巡檢等功能。杭州研發(fā)監(jiān)測介紹
基于人工神經網絡的診斷方法簡單處理各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?;诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)越來越復雜,依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求,因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有:基于規(guī)則的**系統(tǒng)與ANN的結合,模糊邏輯與ANN的結合,混沌理論與ANN的結合,模糊神經網絡與**系統(tǒng)的結合。杭州研發(fā)監(jiān)測介紹