現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時大型發(fā)電機造價昂貴,結構復雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長,因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負荷率都較以往高出很多,備用容量很少的情況下,其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷,做到早期預警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限,可以說監(jiān)測數(shù)據(jù)和結果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進行分類、定位,確定故障的嚴重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,前者是后者的基礎,后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設備內(nèi)部實際的運行狀況,合理安排檢修工作,實現(xiàn)所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設備突然損壞,停止運行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設備的作用。監(jiān)測結果的比較可以幫助我們評估不同銷售渠道的效果和效益。無錫監(jiān)測介紹
電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時大型發(fā)電機由于造價昂貴,結構復雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長,因此要求有極高的運行可靠性。就我國目前和今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負荷率都較以往高出很多,備用容量很少的情況下,其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷,做到早期預警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限,可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,根據(jù)傳感器提供的信息,對故障進行分類定位,確定故障的嚴重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,前者是后者的基礎,后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,按照設備內(nèi)部實際的運行狀況,合理的安排檢修工作,實現(xiàn)所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設備突然損壞,停止運行帶來的損失,又可充分發(fā)揮設備的作用。無錫監(jiān)測介紹監(jiān)測工作需要關注市場的投資環(huán)境和經(jīng)濟指標,以了解市場的風險和機遇。
作為工業(yè)領域的一種關鍵旋轉設備,對于終端用來說,關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師、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)電機預測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態(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)技術成本高。工業(yè)場景設備類型多,運行工況復雜,預測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預處理、工業(yè)機理、機器學習,技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現(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,不論是預測性維護的預測效果,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!
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法,簡單處理單元連接而成的復雜的非線性系統(tǒng),具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測,由于ANN能自動獲取診斷知識,使診斷系統(tǒng)具有自適應能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)越來越復雜,依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求,因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有:基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN的結合,模糊邏輯與ANN的結合,混沌理論與ANN的結合,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡與系統(tǒng)的結合。監(jiān)測結果的反饋可以幫助我們改進產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。
預測性維護應運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對設備在運行中產(chǎn)生的二次效應(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析,診斷并預測設備故障的發(fā)展趨勢,提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為。
總體來看,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在,數(shù)據(jù)狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測和遠程傳輸上傳相對已經(jīng)比較成熟,而狀態(tài)預測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現(xiàn),診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業(yè)分析工具,結合傳動結構?機械部件參數(shù)等信息,實現(xiàn)設備故障的精細定位。其發(fā)展趨勢是將物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術引入狀態(tài)預測及故障的智能診斷,從而降低誤判概率,大幅提升診斷效率和準確性。 監(jiān)測工作需要關注新產(chǎn)品的研發(fā)和上市情況,以了解市場的反應和需求。南京電力監(jiān)測價格
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電機狀態(tài)監(jiān)測故障診斷技術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?,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預報故障發(fā)展趨勢的技術,電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢兩方面。設備狀態(tài)是指設備運行的工況,由設備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設備運行過程中產(chǎn)生的二次效應參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標參數(shù)來描述。設備狀態(tài)的類型包括:正常、異常和故障三種。設備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù),并進行分析處理,根據(jù)分析處理結果判定設備狀態(tài)。對設備進行定期或連續(xù)監(jiān)測,包括采用各種測試、分析判別方法,結合設備的歷史狀況和運行條件,弄清設備的客觀狀態(tài),獲取設備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律,為設備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設備自動控制打下基礎。無錫監(jiān)測介紹