監(jiān)測數(shù)據(jù)

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(chǎn)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(shù)據(jù)驅動的智能化故障檢測和診斷技術受到更多人的關注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)、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(chǎn)生延誤、造成經(jīng)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。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法，對數(shù)控機床的刀具質量進行監(jiān)測，提前預判刀具運行情況。監(jiān)測數(shù)據(jù)

基于交流電機的特征量：通過故障機理的分析可知，交流電機運行過程中，其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化，根據(jù)診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監(jiān)測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中，如果借助于某種變換對這些信號進行解調處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機設備所發(fā)生的故障類型。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。溫州降噪監(jiān)測數(shù)據(jù)基于人工智能算法的新型的電機故障預測系統(tǒng)，適用范圍廣，能在更多的工業(yè)場合應用。

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(chǎn)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。

故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡和數(shù)學框架以及準算數(shù)均值比數(shù)學框架指引了稀疏測度構造的新方向，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度、香農熵等具有等價性能的稀疏測度?；跇藴驶椒桨j和數(shù)學框架以及凸優(yōu)化技術，提出了在線更新模型權重可解釋的機器學習算法，**終可以利用模型權重來實時確認故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領域傳統(tǒng)機器學習只能輸出狀態(tài)，而無法提供故障特征來確認輸出狀態(tài)的難題。盈蓓德科技開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)了對電動機（馬達）等旋轉設備關鍵參數(shù)實時監(jiān)測，掌握設備運行狀態(tài)。

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(chǎn)效率和產(chǎn)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。盈蓓德科技順應行業(yè)發(fā)展方向，搭建一套基于旋轉類設備溫度，振動狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷和預測性維護系統(tǒng)。常州狀態(tài)監(jiān)測設備

β-Star監(jiān)測系統(tǒng)是盈蓓德智能科技的產(chǎn)品，為大型電機提供數(shù)據(jù)監(jiān)測和故障預判服務。監(jiān)測數(shù)據(jù)

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟效益，不斷地向規(guī)模化和高技術技術含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化，人們對設備的要求不僅是性能好，效率高，還要求在運行過程中少出故障，否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的。國內外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設備故障和事故中逐漸認識到開展設備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設備，使其安全、可靠地運行，成為設備管理中的突出任務。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設備，停機損失巨大的大型機組和重大設備，不宜解體檢查的高精度設備以及發(fā)生故障后會引起公害的設備。傳統(tǒng)的事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修，使維修費用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理、化學信號進行狀態(tài)監(jiān)測，掌握設備的技術狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷，判定設備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預知性維修計劃，確定設備維修的內容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設備的完好狀態(tài)，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長大修間隔，減少故障停機損失。監(jiān)測數(shù)據(jù)