在預防性維護的應用中,振動是大型旋轉等設備即將發(fā)生故障的重要指標,一是在大型旋轉機械設備的所有故障中,振動問題出現(xiàn)的概率比較高;另一方面,振動信號包含了豐富的機械及運行的狀態(tài)信息;第三,振動信號易于拾取,便于在不影響機械運行的情況下實行在線監(jiān)測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業(yè)、風電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態(tài)的預測性維護,可以及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設備問題而存在的固有振動,振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力,危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下,則需要采用振動隔離技術來解決和干預,有效抑制振動和噪聲的危害,避免設備故障和流程關閉。盈蓓德科技可以提供故障預判準確度高、更經(jīng)濟更可靠的旋轉設備健康狀態(tài)監(jiān)測方案。溫州旋轉機械監(jiān)測系統(tǒng)供應商

基于人工神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡與**系統(tǒng)的結合。嘉興研發(fā)監(jiān)測設備電機馬達監(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)。

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)典型部件部位分析。
低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,為實現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,噪聲規(guī)律與特點分析,以及相關數(shù)據(jù)挖掘、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統(tǒng)的設備早期故障預測模型,這類模型大致有兩個途徑,分別是物理信息預測模型以及數(shù)據(jù)信息預測模型,或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關評價參數(shù)、模式及準則。如表征設備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評價準則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學監(jiān)控系統(tǒng)以音頻數(shù)據(jù),輔以其他設備參數(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)設備狀態(tài)的遠程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡技術,計算并提取設備音頻特征,從而實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產效率,保證生產安全,優(yōu)化生產決策。電機監(jiān)測系統(tǒng)可以提高預防性維護效率,防止代價高昂的停機并提高設備性能。

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(shù)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(shù)供應商只實現(xiàn)了設備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實現(xiàn)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(xiàn)更好的應用,要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(xiàn)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,降低實施成本。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明失調的原因或性質,判斷劣化發(fā)生部位,預測狀態(tài)發(fā)展趨勢。常州混合動力系統(tǒng)監(jiān)測臺
測量電機關鍵參數(shù),利用AI融合工業(yè)機理算法,構建各類故障模型庫,實現(xiàn)邊緣側數(shù)據(jù)實時分析和決策。溫州旋轉機械監(jiān)測系統(tǒng)供應商
電機抖動是指電機在運行過程中發(fā)生的不正常震動,可能會導致機器故障和停機時間增加,進而影響生產效率和產品質量。常見的電機抖動原因包括軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機定子或轉子損傷等。為了監(jiān)測大型電機設備的健康情況,可以采用以下方法:振動監(jiān)測:通過振動傳感器安裝在電機上,實時監(jiān)測電機振動情況,如果振動超過正常范圍,則可以發(fā)出警報并停機。溫度監(jiān)測:通過溫度傳感器監(jiān)測電機內部和外部的溫度變化,如果發(fā)現(xiàn)異常的溫度升高,可能表明電機存在故障。潤滑油監(jiān)測:通過監(jiān)測電機內部的潤滑油質量和油位,及時發(fā)現(xiàn)油中雜質和油位不足等問題,防止設備損壞。電流監(jiān)測:通過電流傳感器監(jiān)測電機的電流變化,可以檢測電機是否存在負載過重、不平衡等問題,及時采取措施。聲音監(jiān)測:通過麥克風或聲音傳感器監(jiān)測電機的聲音,可以判斷電機是否存在異響和雜音等異常情況,及時排除問題。以上方法可以結合使用,形成一個完整的電機健康監(jiān)測系統(tǒng),有效地預防和解決電機抖動等問題,提高設備的穩(wěn)定性和可靠性。溫州旋轉機械監(jiān)測系統(tǒng)供應商
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