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監(jiān)測基本參數(shù)
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監(jiān)測企業(yè)商機

電機故障監(jiān)測系統(tǒng),電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術(shù)和傳感器技術(shù),對電動機運行過程中各種參數(shù)進(jìn)行實時在線檢測、分析、處理并作出相應(yīng)報警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動、噪聲等機械量進(jìn)行測量;2、通過設(shè)定值比較法確定電機的實際工況;3、根據(jù)設(shè)定的報警閾值或動作時間發(fā)出聲光報警信號;4、通過通訊接口與plc或其它自動化設(shè)備相連實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。設(shè)備監(jiān)測是指對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行實時或定期的監(jiān)測和檢測,以獲取設(shè)備的關(guān)鍵性能指標(biāo)、故障信息等數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和解釋,以便及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的健康狀況,并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果制定相應(yīng)維護計劃和改進(jìn)措施。設(shè)備監(jiān)測通常通過傳感器、監(jiān)測系統(tǒng)、計算機軟件等技術(shù)手段進(jìn)行實現(xiàn),以提高設(shè)備的可靠性、可用性和效率,降低設(shè)備故障率和維修成本,提高設(shè)備的生命周期價值。設(shè)備監(jiān)測在制造業(yè)、能源、交通、建筑、環(huán)保等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。設(shè)備監(jiān)測一般分為以下步驟:①從設(shè)備上收集數(shù)據(jù);②將收集到的數(shù)據(jù)傳輸至平臺;③監(jiān)控和分析收集到的設(shè)備數(shù)據(jù)。電機智能監(jiān)測和運維,其預(yù)測效果和工程的造價還未達(dá)到市場接受程度。紹興研發(fā)監(jiān)測方案

紹興研發(fā)監(jiān)測方案,監(jiān)測

電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機在使用過程中的狀態(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)報故障發(fā)展趨勢的技術(shù),電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測發(fā)展趨勢兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運行的工況,由設(shè)備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運行過程中產(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)測是通過測定以上參數(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)。對設(shè)備進(jìn)行定期或連續(xù)監(jiān)測,包括采用各種測試、分析判別方法,結(jié)合設(shè)備的歷史狀況和運行條件,弄清設(shè)備的客觀狀態(tài),獲取設(shè)備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律,為設(shè)備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設(shè)備自動控制打下基礎(chǔ)。溫州仿真監(jiān)測技術(shù)電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)可以了解和掌握電機使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正?;虍惓?。

紹興研發(fā)監(jiān)測方案,監(jiān)測

在預(yù)防性維護的應(yīng)用中,振動是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo),一是在大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的所有故障中,振動問題出現(xiàn)的概率比較高;第二,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(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預(yù)測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動等狀態(tài)的預(yù)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(shè)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(chǎn)生有害的力,危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下,則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預(yù),有效抑制振動和噪聲的危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。

預(yù)測性維護應(yīng)運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對設(shè)備在運行中產(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。 大型電機監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備智能化管理和預(yù)測性維護。

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從整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看,智能振動噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上傳感器節(jié)點獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測信號和運行參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實現(xiàn)監(jiān)測信號的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測功能,實現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服務(wù)。設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺具有強大的數(shù)據(jù)采集分析處理?數(shù)據(jù)可視?設(shè)備運維?故障診斷?故障報警等功能。通過實時監(jiān)測查看?統(tǒng)計?追溯,實現(xiàn)對其管轄設(shè)備的實時監(jiān)測和運行維護,基于運行信息和檢修信息?自動生成設(shè)備管理報表,實現(xiàn)設(shè)備可靠性?故障數(shù)據(jù)?更換備件等信息統(tǒng)計,為維修方案提供依據(jù)。電機監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)應(yīng)用行業(yè)很多,助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案

設(shè)備振動情況信息量豐富,振動測試系統(tǒng)應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測,在設(shè)備預(yù)知維修中起到了重要的作用。紹興研發(fā)監(jiān)測方案

傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測性維護技術(shù)應(yīng)運而生。以各類如電機、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段,來實現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等,并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡(luò),將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測尤為重要。

以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,利用LabVIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測。 紹興研發(fā)監(jiān)測方案

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