杭州旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)

來源: 發(fā)布時間:2023-12-19

電機監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業(yè),可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測,對電機各類故障進行監(jiān)測并存儲故障信息,可以生成各類實時曲線(電壓曲線、電流曲線等),為電機節(jié)能提供依據(jù),并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理。系統(tǒng)特點1實時監(jiān)測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶,需要對電機進行實時監(jiān)測,監(jiān)測內(nèi)容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態(tài)(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進行監(jiān)測,例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計,工藝參數(shù)監(jiān)測,可以大幅提高企業(yè)自動化程度。2集中監(jiān)控,利于節(jié)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進行實時能耗監(jiān)測,監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù),并可通過系統(tǒng)進行節(jié)能控制,利于電機節(jié)能應(yīng)用。3提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù)、計算機技術(shù)和信息傳輸技術(shù),集保護、監(jiān)測、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),監(jiān)測結(jié)果的反饋可以幫助我們改進產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。杭州旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)

杭州旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測

預(yù)測性維護應(yīng)運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對設(shè)備在運行中產(chǎn)生的二次效應(yīng)(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(yù)測設(shè)備故障的發(fā)展趨勢,提前制定預(yù)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(yù)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(yù)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(jié)合傳動結(jié)構(gòu)?機械部件參數(shù)等信息,實現(xiàn)設(shè)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(shù)引入狀態(tài)預(yù)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。 南通動力設(shè)備監(jiān)測設(shè)備工業(yè)人員安全的監(jiān)測檢測是保障工人生命安全的必要措施,可以預(yù)防事故的發(fā)生。

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刀具損壞的形式主要是磨損和破損。在現(xiàn)代化的生產(chǎn)系統(tǒng)(如FMS、CIMS等)中,當?shù)毒甙l(fā)生非正常的磨損或破損時,如不能及時發(fā)現(xiàn)并采取措施,將導(dǎo)致工件報廢,甚至機床損壞,造成很大的損失。因此,對刀具狀態(tài)進行監(jiān)控非常重要。刀具破損監(jiān)測可分為直接監(jiān)測和間接監(jiān)測兩種。所謂直接監(jiān)測,即直接觀察刀具狀態(tài),確認刀具是否破損。其中很典型的方法是ITV(IndustrialTelevision,工業(yè)電視)攝像法。間接監(jiān)測法即利用與刀具破損相關(guān)的其它物理量或物理現(xiàn)象,間接判斷刀具是否已經(jīng)破損或是否有即將破損的先兆。這樣的方法有測力法、測溫法、測振法、測主電機電流法和測聲發(fā)射法等。

作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對于終端用來說,關(guān)于電機維護的主要是電氣班組設(shè)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(wù)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)電機的預(yù)測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)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(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,運行工況復(fù)雜,預(yù)測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機理、機器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時間成本高。預(yù)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(yù)測性維護的預(yù)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!監(jiān)測工作需要關(guān)注市場的變化和趨勢,以及時調(diào)整經(jīng)營策略。

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傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測性維護技術(shù)應(yīng)運而生。以各類如電機、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段,來實現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等,并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡(luò),將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要。

以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,利用LabVIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測。 盈蓓德智能科技秉承著專心、專注、專研的態(tài)度,力爭做好每一套系統(tǒng),服務(wù)好每一位客戶。常州研發(fā)監(jiān)測價格

預(yù)計到2025年,缺口在1.3~3.7萬人之間,這也反映出自動駕駛行業(yè)發(fā)展的旺盛需求和競爭激烈的現(xiàn)狀。杭州旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)

傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 

近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征的自動提取和識別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量的輔助數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標對象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過程中未能針對早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間. 杭州旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)