無(wú)錫動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)介紹

針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這個(gè)問(wèn)題，提出一種通過(guò)通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過(guò)采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)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(shí)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(cè)模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問(wèn)題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的，而實(shí)際加工過(guò)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(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn)，考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響，并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景，建立不同的模型庫(kù)。變換加工場(chǎng)景時(shí)，通過(guò)獲取當(dāng)前場(chǎng)景，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài)，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)，能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù)。它包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面。無(wú)錫動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)介紹

電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和振動(dòng)分析提供加速度計(jì)選擇的建議?；谥绷骱头峭浇涣麟姍C(jī)的常見(jiàn)故障。這些常見(jiàn)故障可通過(guò)振動(dòng)分析檢測(cè)出來(lái)，包括機(jī)械和電氣故障。重點(diǎn)是傳感器的頻率范圍及其安裝方法，以便可靠地檢測(cè)這些故障。例如，考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件，但每個(gè)事件的能量可從起始點(diǎn)帶走，頻率在低至千赫范圍內(nèi)。因此，用于檢測(cè)撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應(yīng)在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內(nèi)響應(yīng)。對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)械故障，如平衡和對(duì)準(zhǔn)，頻率范圍從約0.2倍的運(yùn)行速度到50-60倍運(yùn)行速度是足夠的。電氣故障需要機(jī)械故障所需的低頻和高頻段。電機(jī)會(huì)同時(shí)出現(xiàn)機(jī)械和電氣故障，這會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)。只要安裝的振動(dòng)傳感器具有足夠的帶寬和靈敏度，就可以檢測(cè)到這些故障。機(jī)械故障伴隨著沖擊、摩擦和疲勞，會(huì)產(chǎn)生比電氣故障頻率更劇烈的振動(dòng)，但凹槽除外。凹槽產(chǎn)生的振動(dòng)頻率與摩擦頻率大致相同。如果傳感器的帶寬和安裝方法足以檢測(cè)機(jī)械故障，那么它們也將檢測(cè)電氣故障。嘉興仿真監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電機(jī)何時(shí)會(huì)出現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，需要綜合考慮多個(gè)因素。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的學(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(wèn)題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè)，由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí)，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(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來(lái)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(jī)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(lái)形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN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。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷帶來(lái)了設(shè)備狀態(tài)無(wú)線監(jiān)測(cè)?高速數(shù)據(jù)傳輸?邊緣計(jì)算和精細(xì)化診斷分析等先進(jìn)技術(shù)。本項(xiàng)目相關(guān)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是要解決海量終端（傳感器數(shù)據(jù)）的聯(lián)接、管理、實(shí)時(shí)分析處理。關(guān)鍵技術(shù)包含海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)。對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷目的，是了解設(shè)備是否在正常狀態(tài)下運(yùn)轉(zhuǎn)，為此需測(cè)定有關(guān)設(shè)備的各種量，即信號(hào)。如果捕捉到的信號(hào)能直接反映設(shè)備的問(wèn)題，如溫度的測(cè)值，則與設(shè)備正常狀態(tài)偽規(guī)定值相比較即可。但測(cè)到的聲波或振動(dòng)信號(hào)一般都伴有雜音和其他干擾，放大多需濾波?；剞D(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)和噪聲就是一例。一般測(cè)到的波形和數(shù)值沒(méi)有一定規(guī)則，需要把表示信號(hào)特征的量提取出來(lái)，以此數(shù)值和信號(hào)圖象來(lái)表示測(cè)定對(duì)象的狀態(tài)就是信號(hào)處理技術(shù)其次邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同工作。云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護(hù)、故障隱患綜合識(shí)別分析，產(chǎn)品健康度檢查等領(lǐng)域發(fā)揮特長(zhǎng)。邊緣計(jì)算聚焦實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐故障的實(shí)時(shí)告警，快速識(shí)別異常，毫秒級(jí)響應(yīng)；此外，兩者還存在緊密的互動(dòng)協(xié)同關(guān)系。邊緣計(jì)算既靠近設(shè)備，更是云端所需數(shù)據(jù)的采集單元，可以更好地服務(wù)于云端的大數(shù)據(jù)分析。電機(jī)監(jiān)測(cè)的主要內(nèi)容包括溫度、振動(dòng)、電流、聲音等方面。

電機(jī)抖動(dòng)是指電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生的不正常震動(dòng)，可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器故障和停機(jī)時(shí)間增加，進(jìn)而影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。常見(jiàn)的電機(jī)抖動(dòng)原因包括軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機(jī)定子或轉(zhuǎn)子損傷等。為了監(jiān)測(cè)大型電機(jī)設(shè)備的健康情況，可以采用以下方法：振動(dòng)監(jiān)測(cè)：通過(guò)振動(dòng)傳感器安裝在電機(jī)上，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)振動(dòng)情況，如果振動(dòng)超過(guò)正常范圍，則可以發(fā)出警報(bào)并停機(jī)，以防止設(shè)備損壞。溫度監(jiān)測(cè)：通過(guò)溫度傳感器監(jiān)測(cè)電機(jī)內(nèi)部和外部的溫度變化，如果發(fā)現(xiàn)異常的溫度升高，可能表明電機(jī)存在故障。潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)：通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)內(nèi)部的潤(rùn)滑油質(zhì)量和油位，及時(shí)發(fā)現(xiàn)油中雜質(zhì)和油位不足等問(wèn)題，防止設(shè)備損壞。電流監(jiān)測(cè)：通過(guò)電流傳感器監(jiān)測(cè)電機(jī)的電流變化，可以檢測(cè)電機(jī)是否存在負(fù)載過(guò)重、不平衡等問(wèn)題，及時(shí)采取措施。聲音監(jiān)測(cè)：通過(guò)麥克風(fēng)或聲音傳感器監(jiān)測(cè)電機(jī)的聲音，可以判斷電機(jī)是否存在異響和雜音等異常情況，及時(shí)排除問(wèn)題。以上方法可以結(jié)合一起使用，形成一個(gè)完整的電機(jī)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，有效地預(yù)防和解決電機(jī)抖動(dòng)等問(wèn)題，提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，存在許多環(huán)境噪聲，可能干擾電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的信號(hào)。需要采用高度靈敏的傳感器和濾波技術(shù)。杭州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)是確保其正常運(yùn)行的關(guān)鍵步驟。檢測(cè)方法，包括振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)、電流監(jiān)測(cè)等。無(wú)錫動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)介紹

電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)是了解和掌握電機(jī)在使用過(guò)程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓?，以及早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的重要技術(shù)。這種監(jiān)測(cè)主要包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩個(gè)方面。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以通過(guò)多種方式進(jìn)行，包括電流監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、聲音監(jiān)測(cè)和光學(xué)監(jiān)測(cè)等。電流監(jiān)測(cè)可以判斷電機(jī)是否正常運(yùn)行，如電流過(guò)高或過(guò)低可能意味著電機(jī)受阻或負(fù)載過(guò)重。溫度監(jiān)測(cè)可以預(yù)防設(shè)備過(guò)熱問(wèn)題的發(fā)生，過(guò)熱可能會(huì)對(duì)設(shè)備性能和壽命造成負(fù)面影響。振動(dòng)監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備的振動(dòng)問(wèn)題，如轉(zhuǎn)子不平衡、軸承損壞等。聲音監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備的噪音問(wèn)題，如軸承損壞、不平衡等。光學(xué)監(jiān)測(cè)則可以幫助設(shè)備操作員及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，例如電機(jī)的偏移、卡住或損壞等。除了以上監(jiān)測(cè)方法，還有基于數(shù)學(xué)模型和人工智能的故障診斷方法?；跀?shù)學(xué)模型的方法主要是利用電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合傳感器采集的數(shù)據(jù)，對(duì)電機(jī)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)?；谌斯ぶ悄艿姆椒▌t主要是利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警。無(wú)錫動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)介紹