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在預(yù)防性維護(hù)的應(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(xiàn)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。時(shí)間域、頻率域以及角度域的NVH分析方法,對(duì)汽車(chē)動(dòng)力總成的各種故障進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別、監(jiān)測(cè)和診斷。無(wú)錫研發(fā)監(jiān)測(cè)技術(shù)
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(xiàn)性系統(tǒng),具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線(xiàn)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(lèi)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。基于集成型智能系統(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(mǎn)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)則的專(zhuān)業(yè)人員系統(tǒng)與ANN的結(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)與專(zhuān)業(yè)人員系統(tǒng)的結(jié)合。溫州NVH監(jiān)測(cè)設(shè)備電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)幫助識(shí)別處于初期階段的旋轉(zhuǎn)類(lèi)設(shè)備的機(jī)械和液壓故障,從而制定更為合理的輔助維護(hù)計(jì)劃。
電機(jī)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng),電機(jī)狀態(tài)檢測(cè)儀。電機(jī)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術(shù)和傳感器技術(shù),對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的各種參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)、分析、處理并作出相應(yīng)報(bào)警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對(duì)電動(dòng)機(jī)的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動(dòng)、噪聲等機(jī)械量進(jìn)行測(cè)量;2、通過(guò)設(shè)定值比較法確定電機(jī)的實(shí)際工況;3、根據(jù)設(shè)定的報(bào)警閾值或動(dòng)作時(shí)間發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào);4、通過(guò)通訊接口與plc或其它自動(dòng)化設(shè)備相連實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。設(shè)備監(jiān)測(cè)是指對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)或定期的監(jiān)測(cè)和檢測(cè),以獲取設(shè)備的關(guān)鍵性能指標(biāo)、故障信息等數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和解釋?zhuān)员慵皶r(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的健康狀況,并根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果制定相應(yīng)的維護(hù)計(jì)劃和改進(jìn)措施。設(shè)備監(jiān)測(cè)通常通過(guò)傳感器、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)軟件等技術(shù)手段進(jìn)行實(shí)現(xiàn),以提高設(shè)備的可靠性、可用性和效率,降低設(shè)備故障率和維修成本,提高設(shè)備的生命周期價(jià)值。設(shè)備監(jiān)測(cè)在制造業(yè)、能源、交通、建筑、環(huán)保等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。設(shè)備監(jiān)測(cè)一般分為以下步驟:①?gòu)脑O(shè)備上收集數(shù)據(jù);②將收集到的數(shù)據(jù)傳輸至平臺(tái);③監(jiān)控和分析收集到的設(shè)備數(shù)據(jù)。
低信噪比微弱信號(hào)特征早期故障的信號(hào)處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線(xiàn)性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)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(cè)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(cè)模型,這類(lèi)模型大致有兩個(gè)途徑,分別是物理信息預(yù)測(cè)模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)模型,或構(gòu)建這兩類(lèi)預(yù)測(cè)模型相融合的預(yù)測(cè)模型。運(yùn)行狀態(tài)劣化的相關(guān)評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(píng)估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng)以音頻數(shù)據(jù),輔以其他設(shè)備參數(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算并提取設(shè)備音頻特征,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估與故障的早期識(shí)別。幫助企業(yè)用戶(hù)提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)是一個(gè)集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng)。
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(xiàn)監(jiān)測(cè)這一問(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(cè)模型,模型在訓(xùn)練集和在線(xiàn)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本研究中的模型是一個(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。智能刀具監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可大幅度提效率、提高工件尺寸精度和一致性、減少生產(chǎn)成本,實(shí)現(xiàn)數(shù)控加工自動(dòng)化。常州汽車(chē)監(jiān)測(cè)價(jià)格
各種診斷技術(shù)集成起來(lái)形成的集成智能監(jiān)測(cè)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)。無(wú)錫研發(fā)監(jiān)測(cè)技術(shù)
位于上海市閔行區(qū)新龍路1333號(hào)28幢328室,成立于2019-01-02。公司以智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)為主導(dǎo),集研發(fā),制造,貿(mào)易,服務(wù)等功能于一體的科技型企業(yè)。主要產(chǎn)品有智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)等,在防止客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品后出現(xiàn)使用問(wèn)題,我們進(jìn)行了深入的研究,并提供產(chǎn)品使用的解決方案。公司能為客戶(hù)提供先進(jìn)的集成產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)管理、多方面的產(chǎn)品研發(fā)測(cè)試與自動(dòng)化信息化的作業(yè)生產(chǎn)。為用戶(hù)提供智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)的解決方案、技術(shù)培訓(xùn)與服務(wù)支持的專(zhuān)業(yè)后勤保障,可以更加便捷快速的服務(wù)客戶(hù)。企業(yè)對(duì)產(chǎn)品的創(chuàng)新與進(jìn)步一直保持著高重視的態(tài)度,讓公司產(chǎn)品智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)持續(xù)為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值是我們的主要使命。無(wú)錫研發(fā)監(jiān)測(cè)技術(shù)
上海盈蓓德智能科技有限公司是一家其他型類(lèi)企業(yè),積極探索行業(yè)發(fā)展,努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。盈蓓德科技是一家私營(yíng)有限責(zé)任公司企業(yè),一直“以人為本,服務(wù)于社會(huì)”的經(jīng)營(yíng)理念;“誠(chéng)守信譽(yù),持續(xù)發(fā)展”的質(zhì)量方針。公司始終堅(jiān)持客戶(hù)需求優(yōu)先的原則,致力于提供高質(zhì)量的智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)。盈蓓德科技順應(yīng)時(shí)代發(fā)展和市場(chǎng)需求,通過(guò)**技術(shù),力圖保證高規(guī)格高質(zhì)量的智能在線(xiàn)監(jiān)診系統(tǒng),西門(mén)子Anovis,聲音與振動(dòng)分析,主動(dòng)減振降噪系統(tǒng)。