無錫狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用

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)?；透呒夹g(shù)技術(shù)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(shè)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(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備，使其安全、可靠地運行，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備，停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后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(shè)備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理、化學(xué)信號進行狀態(tài)監(jiān)測，掌握設(shè)備的技術(shù)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(shè)備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)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。電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械、電氣和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護計劃。無錫狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用

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，但還遠遠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，都還有很遠的一段距離！溫州穩(wěn)定監(jiān)測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(yù)判服務(wù)。

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(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)練集和在線驗證試驗中的表現(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，進行變參數(shù)試驗，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，通過獲取當(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)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，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(shè)備在線監(jiān)測的被測信號，準(zhǔn)確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關(guān)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(yīng)的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測方法，因受傳感器的準(zhǔn)確性、微處理器的速度、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)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(yīng)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(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等。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(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位，以及預(yù)測狀態(tài)發(fā)展趨勢。

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(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型，或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù)、模式及準(zhǔn)則。如表征設(shè)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(zhǔn)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(xué)監(jiān)控系統(tǒng)，輔以其他設(shè)備參數(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠程感知，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算并提取設(shè)備音頻特征，從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢，搭建一套基于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度，振動狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷的預(yù)測性維護系統(tǒng)。南通智能監(jiān)測設(shè)備

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(zhì)量進行監(jiān)測，提前預(yù)判刀具運行情況。無錫狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(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)練集和在線驗證試驗中的表現(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，進行變參數(shù)試驗，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)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。無錫狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用