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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-01-03

電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)監(jiān)診是一種通過(guò)對(duì)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)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(guò)電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè),可以及時(shí)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(dòng)監(jiān)測(cè)通常包括以下步驟:振動(dòng)信號(hào)采集:通過(guò)振動(dòng)傳感器將電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。信號(hào)處理:對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)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(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷,確定故障類型和位置。報(bào)警和保護(hù):當(dāng)發(fā)現(xiàn)電機(jī)存在故障時(shí),及時(shí)發(fā)出報(bào)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(dòng)監(jiān)測(cè)的效果,需要選擇合適的振動(dòng)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的分析方法和參數(shù)。同時(shí),需要定期對(duì)監(jiān)測(cè)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。總之,電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)是保障電機(jī)正常運(yùn)行的重要手段之一。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào),可以及時(shí)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(zhǎng)電機(jī)的使用壽命。在制造業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)需要進(jìn)行監(jiān)測(cè)檢測(cè),以確保其正常運(yùn)行和延長(zhǎng)使用壽命。杭州變速箱監(jiān)測(cè)價(jià)格

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現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要檢修期長(zhǎng),要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很多,備用容量很少的情況下,其運(yùn)行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對(duì)大型機(jī)組進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)與診斷,做到早期預(yù)警以防止事故的發(fā)生或擴(kuò)大具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通常對(duì)發(fā)電機(jī)的“監(jiān)測(cè)”與“診斷”在內(nèi)容上并無(wú)明確的劃分界限,可以說(shuō)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測(cè)利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時(shí)對(duì)電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計(jì)算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對(duì)故障進(jìn)行分類、定位,確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見(jiàn)。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是一項(xiàng)工作的兩個(gè)部分,前者是后者的基礎(chǔ),后者是前者的分析與綜合。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動(dòng)檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設(shè)備內(nèi)部實(shí)際的運(yùn)行狀況,合理的安排檢修工作,實(shí)現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,停止運(yùn)行帶來(lái)的損失,又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。紹興汽車監(jiān)測(cè)特點(diǎn)監(jiān)測(cè)工作需要關(guān)注品牌形象和聲譽(yù),以及時(shí)采取措施維護(hù)企業(yè)形象。

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針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這個(gè)問(wèn)題,提出一種通過(guò)通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過(guò)采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合,能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型,直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入,得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型,模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問(wèn)題有待解決:①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的,而實(shí)際加工過(guò)程中,加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的,因此需要在下一步的研究中,進(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn),考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響,并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景,建立不同的模型庫(kù)。變換加工場(chǎng)景時(shí),通過(guò)獲取當(dāng)前場(chǎng)景,及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài),對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果。

    狀態(tài)監(jiān)測(cè)就是給機(jī)器體檢,故障診斷就是給機(jī)器看病。醫(yī)生給病人看病,首先是進(jìn)行體征檢查,例如先查體溫,再進(jìn)行驗(yàn)血、X光、心電圖、B超、甚至CT等各種理化檢驗(yàn),然后根據(jù)檢查結(jié)果和病史,利用醫(yī)生的知識(shí)及經(jīng)驗(yàn),對(duì)病情做出診斷。對(duì)機(jī)器故障的診斷,類似于醫(yī)生看病,首先對(duì)機(jī)器的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè),例如先看振動(dòng)值,再進(jìn)行頻譜、波形、軸心軌跡、趨勢(shì)、波德圖等各種檢測(cè)分析,然后結(jié)合設(shè)備的原理、結(jié)構(gòu)、歷史狀況等,利用專業(yè)人員的知識(shí)及經(jīng)驗(yàn),對(duì)故障進(jìn)行綜合分析判斷。1滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)的診斷方法異步電動(dòng)機(jī)的常見(jiàn)故障主要可以分為定子故障、轉(zhuǎn)子故障及軸承故障。其中軸承故障占70%以上,如果我們有辦法對(duì)軸承情況能實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè),那么異步電動(dòng)機(jī)故障率會(huì)**減低。滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的方法有多種,例如振動(dòng)分析法、油液分析法(磁性法、鐵譜法、光譜法)、聲發(fā)射分析法、光纖診斷法等。各種方法都有自己的特點(diǎn),其中振動(dòng)分析法以其實(shí)用和相對(duì)簡(jiǎn)單方便,應(yīng)用*為**,以下*介紹振動(dòng)信號(hào)分析法。滾動(dòng)軸承不同于其它機(jī)械零件,其振動(dòng)信號(hào)的頻率范圍很寬,信噪比很低,信號(hào)傳遞路途上的衰減量大,因此,提取它的振動(dòng)特征信息必須采用一些特殊的檢測(cè)技術(shù)和處理方法。設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)是利用科學(xué)的檢測(cè)方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,對(duì)設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和排查。

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有學(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(wèn)題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè),由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí),使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力?;诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來(lái)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(lái)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。工業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)。南通智能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

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電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機(jī)在使用過(guò)程中狀態(tài),確定其整體或局部正?;虍惓#缙诎l(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的二次效應(yīng)參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)來(lái)描述。設(shè)備狀態(tài)的類型包括:正常、異常和故障三種。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)是通過(guò)測(cè)定以上參數(shù),并進(jìn)行分析處理,根據(jù)分析處理結(jié)果判定設(shè)備狀態(tài)。對(duì)設(shè)備進(jìn)行定期或連續(xù)監(jiān)測(cè),包括采用各種測(cè)試、分析判別方法,結(jié)合設(shè)備的歷史狀況和運(yùn)行條件,弄清設(shè)備的客觀狀態(tài),獲取設(shè)備性能發(fā)展的趨勢(shì)規(guī)律,為設(shè)備的性能評(píng)價(jià)、合理使用、安全運(yùn)行、故障診斷及設(shè)備自動(dòng)控制打下基礎(chǔ)。電機(jī)故障現(xiàn)代分析方法:基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)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(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中,如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類型。常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換。杭州變速箱監(jiān)測(cè)價(jià)格