電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解和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)。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(shè)備的許多故障信息是以調(diào)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(diào)處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機設(shè)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。電機的監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護。嘉興耐久監(jiān)測應(yīng)用
柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一種集數(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), 可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護、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運行狀態(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特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。常州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測臺各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能監(jiān)測診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對于終端用來說,關(guān)于電機維護的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機維護工程師、電機檢修人員等;對于電機廠家以及電機經(jīng)銷商來說,主要是電機售后服務(wù)工程師、電機銷售人員,會涉及到電機的運行維護;險此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號稱可以實現(xiàn)電機的預(yù)測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,自成體系,安裝、使用、維護成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,運行工況復(fù)雜,預(yù)測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機理、機器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時間成本高。預(yù)測性維護要實現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個漫長的過程。的電機智能運維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,不論是預(yù)測性維護的預(yù)測效果,還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,對于電機運維來說,都還有很遠(yuǎn)的一段距離!
電機狀態(tài)監(jiān)測故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,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)。盈蓓德科技開發(fā)的電機監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng),助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法,簡單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測,由于ANN能自動獲取診斷知識,使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力?;诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜,依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機設(shè)備的故障診斷要求,因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術(shù)有:基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN的結(jié)合,模糊邏輯與ANN的結(jié)合,混沌理論與ANN的結(jié)合,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)的結(jié)合。盈蓓德科技可以提供故障預(yù)判準(zhǔn)確度高、更經(jīng)濟更可靠的旋轉(zhuǎn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測方案。嘉興汽車監(jiān)測應(yīng)用
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷分析系統(tǒng)實現(xiàn)大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測、統(tǒng)計分析、預(yù)警報警、多維診斷和智能巡檢等功能。嘉興耐久監(jiān)測應(yīng)用
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;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(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。嘉興耐久監(jiān)測應(yīng)用