設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術是設備維護手段之一。設備的故障監(jiān)測診斷技術，就是利用科學的檢測方法和現(xiàn)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，從而判斷出設備運行狀態(tài)的可靠性，確認其局部或整機是否正常運行。煤礦用機電設備溫度振動監(jiān)測系統(tǒng)***用于煤礦主扇、壓風機、鋼絲繩牽引帶式輸送機、滾筒帶式輸送機、排水泵和電動機、提升機等，有助于掌握設備運行工況中的溫度振動數據。
提升機、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機、皮帶機、空壓機、壓風機、水泵等煤礦機電設備要求增加電動機及主要軸承溫度和振動監(jiān)測。裝置功能：1、提升機、水泵、皮帶機等設備電動機主軸承溫度振動在線監(jiān)測2、礦用高壓異步電動機軸承溫度振動檢測診斷3、提升機、水泵、皮帶機等設備滾筒主軸承溫度振動在線監(jiān)測4、井下大型機電設備電動機及主要軸承溫度振動在線監(jiān)測5、可以同時收集電機前后軸承溫度及電機振動量的數值，對收到的信息分析處理6、系統(tǒng)提供網絡接口，可直接與智能礦山網絡相連，也可與其它網絡內的系統(tǒng)連接；7、在線系統(tǒng)軟件可實時監(jiān)測任意通道的頻譜，時域波形、趨勢、三維譜圖和坐標圖，還可通過互聯(lián)網進行遠程監(jiān)測。 刀具間接監(jiān)測手段無需在設備停機或者切削過程間隔中監(jiān)測，實際應用機會多。常州狀態(tài)監(jiān)測方案
隨著科技發(fā)展, 各類工程設備的工作和運行環(huán)境變得越來越復雜. 作為機械設備的關鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術應運而生. 若能在故障發(fā)生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發(fā)生. 早期故障檢測已成為PHM的關鍵技術環(huán)節(jié)之一. 近年來, 隨著傳感技術和機器學習技術的快速發(fā)展, 數據驅動的智能化故障檢測和診斷技術受到***關注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數據、提高目標軸承早期故障檢測結果的準確性和穩(wěn)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術價值和應用需求.本文關注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機檢查而產生延誤、造成經濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視。紹興動力設備監(jiān)測價格盈蓓德科技提供一種既滿足現(xiàn)場機械設備監(jiān)測要求，實現(xiàn)振動數據采集及分析，造價較低的振動監(jiān)測系統(tǒng)。
目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點，分析故障產生機理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，構建劣化演變機械動態(tài)特性模型。（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài)，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實現(xiàn)典型部件及部位分析。
設備故障診斷首先要獲取設備運行中各種狀態(tài)信息，如：振動、聲音、變形、位移、應力、裂紋、磨損、溫度、壓力、流量、電流、轉速、轉矩、功率等各種參數。振動信號在線監(jiān)測診斷技術是設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重要手段。機械振動引起的設備損壞率很高，振動大即是設備有故障的表現(xiàn)。對于設備的振動信號測試和分析，可獲得機體、轉子或其他零部件的振動幅值、頻率和相位三個基本要素，經過對信號的分析處理和識別，可能了解到機器的振動特點、結構強弱、振動來源，故障部位和故障原因，為診斷決策提供依據，因此，利用振動信號診斷故障的技術應用**為普遍。振動信號中含有豐富的機械狀態(tài)信息量，可反映設備設計是否合理、零部件是否存在缺陷、材質好壞、制造和安裝質量是否符合要求、運行操作是否正常等諸多原因產生的故障。把振動信號轉變?yōu)殡娦盘柡螅ㄟ^采集設備數字化處理進入計算機，進行數據處理和分析，得到能反映故障狀態(tài)的特征信息譜圖，為進一步識別故障提供依據。監(jiān)測系統(tǒng)利用深度模型自動學習跨領域狀態(tài)監(jiān)測數據的可遷移故障特征, 并形成對故障發(fā)生模式的抽象描述信息。
隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，各類傳感器應運而生，通過給設備安裝傳感器、采集器等裝置，結合軟件采集，可以高效地實現(xiàn)設備狀態(tài)的自動采集，精細反應設備真實運行情況。現(xiàn)代設備大型化、高速化和自動化程度越來越高，為進一步了解設備運行的細節(jié)，只監(jiān)測設備狀態(tài)就遠遠不夠，還需要監(jiān)測更多的設備運行參數。例如數控機床運行時的主軸負載、主軸轉速、進給倍率等，乃至主軸振動、溫度等參數，以及報警信息等，如此才能***了解機床加工的細節(jié)情況，對于加工質量的保障、設備維保等都具有重要的價值。數控機床一般通過數控系統(tǒng)進行控制，各類數控系統(tǒng)具有完善的通訊協(xié)議，通過軟件對接通訊協(xié)議，可以實現(xiàn)上述更多參數采集。電機的狀態(tài)監(jiān)測，以采集的電機電流和振動信號為例，可以采用多特征融合的故障診斷方法。南京電力監(jiān)測方案
電機的故障監(jiān)測和預測算法可以通過小波神經網絡預測模型來實現(xiàn)。常州狀態(tài)監(jiān)測方案
刀具監(jiān)測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢查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，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?？紤]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。常州狀態(tài)監(jiān)測方案
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