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嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn)

來源: 發(fā)布時間:2024-01-01

    電機(jī)作為工業(yè)世界的支柱,在發(fā)電、制造和運(yùn)輸業(yè)等各機(jī)械領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。電機(jī)*常見的應(yīng)用場景如:泵、壓縮機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)、風(fēng)扇、機(jī)床、起重機(jī)、輸送機(jī)和電動汽車等。全球產(chǎn)生的總電能的50%以上用于電機(jī),感應(yīng)電機(jī)消耗了約60%的工業(yè)電力。由于低成本、堅固耐用、功率重量比高以及對各種操作條件的適應(yīng)性,感應(yīng)電機(jī)在所有行業(yè)的部署中的應(yīng)用范圍都穩(wěn)步提升。感應(yīng)電機(jī)的可靠性至關(guān)重要,以確保該后續(xù)流程工業(yè)的健康持續(xù)運(yùn)行。然而,感應(yīng)電機(jī)面臨的不可避免的熱應(yīng)力、環(huán)境變化、機(jī)械應(yīng)力、外部負(fù)載變化、電流偏差、潤滑不足和密封不良、多塵環(huán)境、制造缺陷和自然老化等因素。使得其不可避免的產(chǎn)生一些意外故障。這些故障若在其初級階段被忽視,極易導(dǎo)致災(zāi)難性的電機(jī)故障和次生災(zāi)害,如流程關(guān)閉及嚴(yán)重的人員傷亡,這就帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失和負(fù)面社會效應(yīng)。為了避免發(fā)生災(zāi)難性電機(jī)故障的可能性,業(yè)界產(chǎn)生對開始退化的感應(yīng)電機(jī)組件進(jìn)行了早期狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測可在其整個使用壽命期間對感應(yīng)電機(jī)的各種部件進(jìn)行持續(xù)評估。感應(yīng)電機(jī)故障的早期診斷,對即將發(fā)生的故障提供足夠的警告,為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護(hù)和*短停機(jī)時間建議。通俗地說。監(jiān)測結(jié)果的對比可以幫助我們評估不同渠道的效果和效益。嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn)

嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

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(yùn)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(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)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(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)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。常州動力設(shè)備監(jiān)測工業(yè)廢氣排放的監(jiān)測檢測對于環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要,只有達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn)才能減少對環(huán)境的污染。

嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

電機(jī)振動監(jiān)測監(jiān)診是一種通過對電機(jī)運(yùn)行時的振動信號進(jìn)行采集、分析和處理,以判斷電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的方法。通過電機(jī)振動監(jiān)測,可以及時發(fā)現(xiàn)并處理電機(jī)潛在的故障,防止設(shè)備損壞,提高設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性。電機(jī)振動監(jiān)測通常包括以下步驟:振動信號采集:通過振動傳感器將電機(jī)的振動信號轉(zhuǎn)換為電信號,并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。信號處理:對采集到的振動信號進(jìn)行預(yù)處理、濾波、放大等處理,以提取出有用的信息。數(shù)據(jù)分析:對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析、頻譜分析、波形分析等,以判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。故障診斷:根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,結(jié)合電機(jī)的運(yùn)行歷史和故障記錄,對電機(jī)進(jìn)行故障診斷,確定故障類型和位置。報警和保護(hù):當(dāng)發(fā)現(xiàn)電機(jī)存在故障時,及時發(fā)出報警并采取保護(hù)措施,以防止設(shè)備損壞。為了提高電機(jī)振動監(jiān)測的效果,需要選擇合適的振動傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并根據(jù)實際情況選擇合適的分析方法和參數(shù)。同時,需要定期對監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù),以保證其準(zhǔn)確性和可靠性??傊?,電機(jī)振動監(jiān)測是保障電機(jī)正常運(yùn)行的重要手段之一。通過實時監(jiān)測電機(jī)的振動信號,可以及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障,提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性,延長電機(jī)的使用壽命。

隨著電力電子技術(shù)、自動化控制技術(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應(yīng)用,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進(jìn)行測量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量、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,測試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測人員具有較高的技能和水平,由于人為誤差的不可避免,這種監(jiān)測方法無法做定量分析,無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測裝置和方法,通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、功率和效率進(jìn)行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。工業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)可以預(yù)測設(shè)備的故障并提前進(jìn)行維修。

嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn),監(jiān)測

預(yù)測性維護(hù)應(yīng)運(yùn)而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對設(shè)備在運(yùn)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(jìn)行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析,診斷并預(yù)測設(shè)備故障的發(fā)展趨勢,提前制定預(yù)測性維護(hù)計劃并實施檢維修的行為。

總體來看,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預(yù)測性維護(hù)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(yuǎn)程傳輸上傳相對已經(jīng)比較成熟,而狀態(tài)預(yù)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(jī)械部件參數(shù)等信息,實現(xiàn)設(shè)備故障的精細(xì)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(yù)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(zhǔn)確性。 監(jiān)測工作需要持續(xù)進(jìn)行,以確保數(shù)據(jù)的實時性和準(zhǔn)確性。杭州電力監(jiān)測方案

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故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預(yù)測,為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航,從而提高其安全性和可靠性。故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預(yù)測,為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航,從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及準(zhǔn)算數(shù)均值比數(shù)學(xué)框架指引了稀疏測度構(gòu)造的新方向,同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度、香農(nóng)熵等具有等價性能的稀疏測度?;跇?biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及凸優(yōu)化技術(shù),提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以利用模型權(quán)重來實時確認(rèn)故障特征頻率,解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài),而無法提供故障特征來確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題。嘉興減振監(jiān)測特點(diǎn)