柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng), 可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)監(jiān)測、保護(hù)、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的**部分, 各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征量, 為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗(yàn)特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運(yùn)用模糊貼近度來實(shí)施故障類型的診斷識別。盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢,搭建了一套基于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度,振動狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷和預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)。動力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)
電機(jī)抖動是指電機(jī)在運(yùn)行過程中發(fā)生的不正常震動,可能會導(dǎo)致機(jī)器故障和停機(jī)時間增加,進(jìn)而影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。常見的電機(jī)抖動原因包括軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機(jī)定子或轉(zhuǎn)子損傷等。為了監(jiān)測大型電機(jī)設(shè)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(jī)上,實(shí)時監(jiān)測電機(jī)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(jī),以防止設(shè)備損壞。溫度監(jiān)測:通過溫度傳感器監(jiān)測電機(jī)內(nèi)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(jī)存在故障。潤滑油監(jiān)測:通過監(jiān)測電機(jī)內(nèi)部的潤滑油質(zhì)量和油位,及時發(fā)現(xiàn)油中雜質(zhì)和油位不足等問題,防止設(shè)備損壞。電流監(jiān)測:通過電流傳感器監(jiān)測電機(jī)的電流變化,可以檢測電機(jī)是否存在負(fù)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(fēng)或聲音傳感器監(jiān)測電機(jī)的聲音,可以判斷電機(jī)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(jié)合使用,形成一個完整的電機(jī)健康監(jiān)測系統(tǒng),有效地預(yù)防和解決電機(jī)抖動等問題,提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。嘉興設(shè)備監(jiān)測應(yīng)用盈蓓德科技自主開發(fā)了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線狀態(tài)監(jiān)測與分析系統(tǒng)。
針對刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題,提出一種通過OPCUA通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識別的方法。通過OPCUA采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時數(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)識別模型,直接將采集到的數(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)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決:①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的,而實(shí)際加工過程中,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)對于刀具磨損的影響,并針對常用的一些加工場景,建立不同的模型庫。變換加工場景時,通過OPCUA獲取當(dāng)前場景,及時匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時的信號以及已知的磨損狀態(tài),對模型進(jìn)行實(shí)時更新,從而在實(shí)時監(jiān)測過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)已在滾動軸承故障監(jiān)測和診斷領(lǐng)域取得了成功應(yīng)用, 但面對不停機(jī)情況下的早期故障在線監(jiān)測問題, 仍存在著早期故障特征表示不充分、誤報警率高等不足. 為解決上述問題, 本文從時序異常檢測的角度出發(fā), 提出了一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的早期故障在線檢測方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網(wǎng)絡(luò), 通過構(gòu)建具有改進(jìn)的比較大均值差異正則項(xiàng)和Laplace正則項(xiàng)的損失函數(shù), 在自適應(yīng)提取不同域數(shù)據(jù)的公共特征表示同時, 提高正常狀態(tài)和早期故障狀態(tài)之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時序異常模式的在線檢測模型, 利用離線軸承正常狀態(tài)的排列熵值構(gòu)建報警閾值, 實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)中異常序列的快速匹配, 同時提高在線檢測結(jié)果的可靠性. 在XJTU-SY數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 與現(xiàn)有代表性早期故障檢測方法相比, 本文方法具有更好的檢測實(shí)時性和更低的誤報警數(shù).電動機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是設(shè)備維修及預(yù)防性維護(hù)的前提。
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機(jī)在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正?;虍惓?,早期發(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(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機(jī)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(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運(yùn)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(yùn)行條件,弄清設(shè)備的客觀狀態(tài),獲取設(shè)備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律,為設(shè)備的性能評價、合理使用、安全運(yùn)行、故障診斷及設(shè)備自動控制打下基礎(chǔ)。系統(tǒng)可以實(shí)時采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺進(jìn)行直觀展示、預(yù)警報警、趨勢分析。常州專業(yè)監(jiān)測臺
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以判斷潛在故障隱患,診斷故障的性質(zhì)和程度,并預(yù)測故障發(fā)展趨勢,給出治理預(yù)防策略。動力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)
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,同時大型發(fā)電機(jī)由于造價昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長,因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國目前和今后很長一段時間內(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。因此對大型機(jī)組進(jìn)行在線監(jiān)測與診斷,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。通常對發(fā)電機(jī)的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限,可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時對電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進(jìn)行分類、定位,確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項(xiàng)工作的兩個部分,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)測技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動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)行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。動力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)
上海盈蓓德智能科技有限公司目前已成為一家集產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售相結(jié)合的其他型企業(yè)。公司成立于2019-01-02,自成立以來一直秉承自我研發(fā)與技術(shù)引進(jìn)相結(jié)合的科技發(fā)展戰(zhàn)略。公司主要經(jīng)營智能在線監(jiān)診系統(tǒng),西門子Anovis,聲音與振動分析,主動減振降噪系統(tǒng)等,我們始終堅持以可靠的產(chǎn)品質(zhì)量,良好的服務(wù)理念,優(yōu)惠的服務(wù)價格誠信和讓利于客戶,堅持用自己的服務(wù)去打動客戶。依托成熟的產(chǎn)品資源和渠道資源,向全國生產(chǎn)、銷售智能在線監(jiān)診系統(tǒng),西門子Anovis,聲音與振動分析,主動減振降噪系統(tǒng)產(chǎn)品,經(jīng)過多年的沉淀和發(fā)展已經(jīng)形成了科學(xué)的管理制度、豐富的產(chǎn)品類型。我們本著客戶滿意的原則為客戶提供智能在線監(jiān)診系統(tǒng),西門子Anovis,聲音與振動分析,主動減振降噪系統(tǒng)產(chǎn)品售前服務(wù),為客戶提供周到的售后服務(wù)。價格低廉優(yōu)惠,服務(wù)周到,歡迎您的來電!