南通混合動力系統監測設備

來源: 發布時間:2023-11-14

傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟,預測性維護技術應運而生。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段,來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡,將數據回傳至管理中心,來實現電機設備的預測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態進行在線監測尤為重要。

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(振動、噪聲、轉速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構成特征向量,采用BP神經網絡訓練的方法建立狀態識別模型,通過BP神經網絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態,在此基礎上,利用LabVIEW軟件構建可視化監測系統,將電動機運行參數及狀態實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監測。 工業監測檢測是現代工業中不可或缺的環節,通過實時監測,可以及時發現生產過程中的問題并采取相應的措施。南通混合動力系統監測設備

南通混合動力系統監測設備,監測

電機馬達監控系統適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙等行業,可以實時對低壓電動機的運行狀態進行監測,對電機各類故障進行監測并存儲故障信息,可以生成各類實時曲線(電壓曲線、電流曲線等),為電機節能提供依據,并可實現電機節能管理。系統特點:1、實時監測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶,需要對電機進行實時監測,監測內容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數進行監測,例如溫度、壓力等。本系統不僅可以監測電機電壓、電流還能做能耗統計,工藝參數監測,可以大幅提高企業自動化程度。2、集中監控,利于節能馬達監控系統對用電大戶電機進行實時能耗監測,監測到的數據可以作為節能依據,并可通過系統進行節能控制,利于電機節能應用。3、提高自動化水平.電機監控系統是應用電力自動化技術、計算機技術和信息傳輸技術,集保護、監測、控制、通信等功能于一體的綜合系統,旋轉機械監測控制策略工業能源消耗的監測檢測可以幫助企業節約能源,降低生產成本,提高經濟效益。

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隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展,電機在工業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勢。傳統的電機在線監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,采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析,這不僅硬件冗余,系統雜亂,而且操作極為不便,更有甚者,讀數誤差大,測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測,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。傳統的監測方法要求監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和故障。技術實現要素:本發明提出了一種電機在線監測裝置和方法,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的監測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機,解決現有技術中監測參數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和故障的技術問題。

作為工業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。目前已經有很多智能產品號稱可以實現電機預測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態監測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協議并不統一,自成體系,安裝、使用、維護成本高昂。2)技術成本高。工業場景設備類型多,運行工況復雜,預測性維護算法涉及數據預處理、工業機理、機器學習,技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現,前期需要大量歷史數據的支撐,數據采集、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! 監測結果的分析可以幫助我們了解市場的趨勢和變化。

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故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎,通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法,實現產品和裝備的狀態監測、故障診斷及壽命預測,為產品和裝備的正常運行保駕護航,從而提高其安全性、可靠性。故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎,通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法,實現產品和裝備的狀態監測、故障診斷及壽命預測,為產品和裝備的正常運行保駕護航,從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡和數學框架以及準算數均值比數學框架指引了稀疏測度構造的新方向,同時發現了大量與基尼指數、峭度、香農熵等具有等價性能的稀疏測度。基于標準化平方包絡和數學框架以及凸優化技術,提出了在線更新模型權重可解釋的機器學習算法,可以利用模型權重來實時確認故障特征頻率,解決了狀態監測與故障診斷領域傳統機器學習只能輸出狀態,而無法提供故障特征來確認輸出狀態的難題。監測結果的比較可以幫助我們評估競爭對手的優勢和劣勢。嘉興設備監測技術

預計到2025年,缺口在1.3~3.7萬人之間,這也反映出自動駕駛行業發展的旺盛需求和競爭激烈的現狀。南通混合動力系統監測設備

在預防性維護的應用中,振動是大型旋轉等設備即將發生故障的重要指標,一是在大型旋轉機械設備的所有故障中,振動問題出現的概率比較高;第二,振動信號包含了豐富的機械及運行的狀態信息;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測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業、風電等的行業的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態的預測性維護,可以及時發現并解決系統及零部件存在問題。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。南通混合動力系統監測設備

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