故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導致系統(tǒng)某種功能失調的原因或性質,判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。電機故障診斷基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號分析方法對負載電流的波形進行檢測從而診斷出電機設備故障的原因和程度;檢測局部放電信號;對比外部施加脈沖信號的響應和標準響應等;2、絕緣診斷法,利用各種電氣試驗裝置和診斷技術對電機設備的絕緣結構和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預測;3、溫度檢測方法,采用各種溫度測量方法對電機設備各個部位的溫升進行監(jiān)測,電機的溫升與各種故障現(xiàn)象相關;4、振動與噪聲診斷法,通過對電機設備振動與噪聲的檢測,并對獲取的信號進行處理,診斷出電機產生故障的原因和部位,尤其是對機械上的損壞診斷特別有效。5、化學診斷的方法,可以檢測到絕緣材料和潤滑油劣化后的分解物以及一些軸承、密封件的磨損碎屑,通過對比其中一些化學成分的含量,可以判斷相關部位元件的破壞程度。工業(yè)監(jiān)測技術可以幫助企業(yè)提高生產效率和質量。上海研發(fā)監(jiān)測價格
基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識別任務。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預期的正常運行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當于一個多分類任務。因此,故障檢測和診斷技術的研究類似于模式識別,分為4個的步驟:數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過程系統(tǒng)收集可能影響過程狀態(tài)的信號,包括溫度、流量等過程變量;2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態(tài)信息;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關的變量提取出來;4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法被廣泛應用,但是,這些方法有一些共同的缺點:特征提取需要大量的知識和信號處理技術,并且對于不同的任務,沒有統(tǒng)一的程序來完成。此外,常規(guī)的基于機器學習的方法結構較淺,在提取信號的高維非線性關系方面能力有限。上海研發(fā)監(jiān)測價格監(jiān)測結果的反饋可以幫助我們改進產品的質量和性能。
工業(yè)設備的預測性維護的市場需求顯而易見,但是預防性維護想要產生業(yè)務、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高,硬件設備大多依賴進口。比如數(shù)采傳感器、設備等。這導致很多企業(yè)在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破,目前大多數(shù)供應商只實現(xiàn)了設備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實現(xiàn)故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現(xiàn)更好的應用,要在以下方面實現(xiàn)突破。實現(xiàn)基于預測的維護,提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率,降低實施成本。遠程終端廣泛應用于工業(yè)互聯(lián)網、分布式數(shù)據(jù)采集、設備狀態(tài)的在線監(jiān)測,能夠進行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計算,通過對歷史數(shù)據(jù)趨勢分析、設備數(shù)據(jù)機理分析、統(tǒng)計分析等大數(shù)據(jù)分析,對設備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評判,從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現(xiàn)對電源電壓、設備狀態(tài)的自檢,分析計量故障等信息,及時發(fā)現(xiàn)計量異?!,F(xiàn)場監(jiān)測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發(fā)送報警信息到監(jiān)測中心,實現(xiàn)設備在線監(jiān)診的準確性、完整性、及時性和可靠性。設備狀態(tài)的監(jiān)診很有必要。
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(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會造成信號能量變化,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。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實現(xiàn)了支持物聯(lián)網的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),提高異常狀態(tài)辨識的適應性與可靠性,基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律,來提高故障早期辨識能力。基于物聯(lián)網和網絡化監(jiān)測診斷將產品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體,在應用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準確率達80%以上??蓱糜陲L力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯(lián)網的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務支持創(chuàng)新模式,提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務。監(jiān)測工作需要定期進行,以保持對市場的敏感度和洞察力。
隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發(fā)展,電機在工業(yè)生產以及家用電器中得到了應用,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量,采用人工讀數(shù)的方式進行數(shù)據(jù)的測量、記錄和分析,這不僅硬件冗余,系統(tǒng)雜亂,而且操作極為不便,更有甚者,讀數(shù)誤差大,測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測人員具有較高的技能和水平,但是由于人為誤差的不可避免,這種監(jiān)測方法無法做定量分析,無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態(tài)和故障。技術實現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法,通過對扭矩、轉速、各相電流、電壓、溫度、功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機,解決現(xiàn)有技術中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術問題。工業(yè)監(jiān)測檢測是現(xiàn)代工業(yè)中不可或缺的環(huán)節(jié),通過實時監(jiān)測,可以及時發(fā)現(xiàn)生產過程中的問題并采取相應的措施。紹興電機監(jiān)測應用
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在工業(yè)現(xiàn)場的預防性維護應用中,振動是大型旋轉等設備即將發(fā)生故障的重要指標,一是在大型旋轉機械設備的所有故障中,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。旋轉類設備的預防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業(yè)、風電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態(tài)的預測性維護,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備問題而存在的固有振動,振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力,危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下,則需要采用振動隔離技術來解決和干預,有效抑制振動和噪聲的危害,避免設備故障和流程關閉。上海研發(fā)監(jiān)測價格