在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的預(yù)防性維護(hù)應(yīng)用中,振動(dòng)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(jī)械設(shè)備的所有故障中,振動(dòng)問(wèn)題出現(xiàn)的概率比較高;另一方面,振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息;第三,振動(dòng)信號(hào)易于拾取,便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實(shí)行在線監(jiān)測(cè)和診斷。旋轉(zhuǎn)類(lèi)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點(diǎn)監(jiān)控振動(dòng)量的變化。其預(yù)測(cè)性診斷技術(shù)對(duì)于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過(guò)設(shè)備振動(dòng)等狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問(wèn)題。但是對(duì)于一些不是因?yàn)樵O(shè)備問(wèn)題而存在的固有振動(dòng),振動(dòng)強(qiáng)度的不必要增加會(huì)對(duì)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(dòng)隔離技術(shù)來(lái)解決和干預(yù),有效抑制振動(dòng)和噪聲的危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。南通EOL監(jiān)測(cè)價(jià)格
工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見(jiàn),但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生業(yè)務(wù)、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過(guò)高,硬件設(shè)備大多依賴(lài)進(jìn)口。比如數(shù)采傳感器、設(shè)備等。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無(wú)幾。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國(guó)產(chǎn)化率,降低實(shí)施成本。遠(yuǎn)程終端廣泛應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè),能夠進(jìn)行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計(jì)算,通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、設(shè)備數(shù)據(jù)機(jī)理分析、統(tǒng)計(jì)分析等大數(shù)據(jù)分析,對(duì)設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評(píng)判,從而切實(shí)有效的提高設(shè)備的維護(hù)能力。遠(yuǎn)程終端可實(shí)現(xiàn)對(duì)電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢,分析計(jì)量故障等信息,及時(shí)發(fā)現(xiàn)計(jì)量異?!,F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)箱開(kāi)門(mén)、斷電、設(shè)備運(yùn)行等異常信息也能夠主動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息到監(jiān)測(cè)中心,實(shí)現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和可靠性。設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)診很有必要。寧波穩(wěn)定監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè),我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取相應(yīng)的措施。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來(lái)說(shuō),關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、電機(jī)檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷(xiāo)商來(lái)說(shuō),主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷(xiāo)售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)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(hào)稱(chēng)可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù),但問(wèn)題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要振動(dòng)、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(hù)成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場(chǎng)景設(shè)備類(lèi)型多,運(yùn)行工況復(fù)雜,預(yù)測(cè)性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機(jī)理、機(jī)器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時(shí)間成本高。預(yù)測(cè)性維護(hù)要實(shí)現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。的電機(jī)智能運(yùn)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(cè)性維護(hù)的預(yù)測(cè)效果,還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場(chǎng)推廣以及市場(chǎng)接受程度,對(duì)于電機(jī)運(yùn)維來(lái)說(shuō),都還有很遠(yuǎn)的一段距離!
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機(jī)在使用過(guò)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(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)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(guò)程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運(yùn)行過(guò)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(lái)描述。設(shè)備狀態(tài)的類(lèi)型包括:正常、異常和故障三種。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)是通過(guò)測(cè)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(duì)設(shè)備進(jìn)行定期或連續(xù)監(jiān)測(cè),包括采用各種測(cè)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(shì)規(guī)律,為設(shè)備的性能評(píng)價(jià)、合理使用、安全運(yùn)行、故障診斷及設(shè)備自動(dòng)控制打下基礎(chǔ)。在監(jiān)測(cè)過(guò)程中,我們需要密切關(guān)注數(shù)據(jù)的變化情況。
基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識(shí)別任務(wù)。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當(dāng)于一個(gè)二分類(lèi)任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當(dāng)于一個(gè)多分類(lèi)任務(wù)。因此,故障檢測(cè)和診斷技術(shù)的研究類(lèi)似于模式識(shí)別,分為4個(gè)的步驟:數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類(lèi)。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過(guò)程系統(tǒng)收集可能影響過(guò)程狀態(tài)的信號(hào),包括溫度、流量等過(guò)程變量;2)特征提取步驟是將采集的原始信號(hào)映射為有辨識(shí)度的狀態(tài)信息;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來(lái);4)特征分類(lèi)步驟是通過(guò)算法將前幾步中選擇的特征進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法被廣泛應(yīng)用,但是,這些方法有一些共同的缺點(diǎn):特征提取需要大量的知識(shí)和信號(hào)處理技術(shù),并且對(duì)于不同的任務(wù),沒(méi)有統(tǒng)一的程序來(lái)完成。此外,常規(guī)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,在提取信號(hào)的高維非線性關(guān)系方面能力有限。監(jiān)測(cè)工作需要關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài),以制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。上海發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)方案
監(jiān)測(cè)結(jié)果的比較可以幫助我們?cè)u(píng)估不同營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果和效益。南通EOL監(jiān)測(cè)價(jià)格
從整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)看,智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上的傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)和運(yùn)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(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測(cè)功能,實(shí)現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服務(wù)。設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集分析處理?數(shù)據(jù)可視?設(shè)備運(yùn)維?故障診斷?故障報(bào)警等功能。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)查看?統(tǒng)計(jì)?追溯,實(shí)現(xiàn)對(duì)其管轄設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和運(yùn)行維護(hù),基于運(yùn)行信息和檢修信息?自動(dòng)生成設(shè)備管理報(bào)表,實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性?故障數(shù)據(jù)?更換備件等信息統(tǒng)計(jì),為維修方案提供依據(jù)。南通EOL監(jiān)測(cè)價(jià)格