目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下:(1)揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態,其機械動態特性通常有一個發展演變過程(2)提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態,在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化,故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒,需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息,進而構建預測模型。動力裝備全壽命周期監測診斷方面:實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態自適應監測、早期非線性故障特征提取。優化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數,提高異常狀態辨識的適應性與可靠性,基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發展規律,來提高故障早期辨識能力?;谖锫摼W和網絡化監測診斷將產品監測診斷與運行服務支持有機集成一體,在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80%以上??蓱糜陲L力大電機、空壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監測與服務支持創新模式,提供了其生命周期的遠程監測診斷與維護等專業化服務。盈蓓德科技的客戶主要來自汽車、船舶等多個行業。上海專業監測數據
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;另一方面,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。無錫發動機監測監測結果的比較可以幫助我們評估不同營銷活動的效果和效益。
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、輸入、輸出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。
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的應用,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、各相電壓、溫度、輸入、輸出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。監測工作需要關注消費者的購買行為和偏好,以提高銷售效果。
預測性維護應運而生。其是以狀態為依據的維修,主要是對設備在運行中產生的二次效應(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續在線的狀態監測及數據分析,診斷并預測設備故障的發展趨勢,提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為。
總體來看,狀態監測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在,數據狀態的連續監測和遠程傳輸上傳相對已經比較成熟,而狀態預測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現,診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業分析工具,結合傳動結構?機械部件參數等信息,實現設備故障的精細定位。其發展趨勢是將物聯網及人工智能技術引入狀態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。 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。無錫NVH監測數據
工業監測技術可以幫助企業保障員工安全和健康。上海專業監測數據
柴油機狀態監測與故障診斷系統是一種集數據采集與分析、狀態監測、故障診斷為一體的多任務處理系統, 可實現柴油機監測、保護、分析、診斷等功能。包括數據采集與工況監測、活塞缸套磨損監測分析、主軸承磨損狀態監測分析、氣閥間隙異常監測分析和瞬時轉速監測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監測診斷子功能的部分, 各子功能都有相應的信號分析與特征提取方法, 包括信號預處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機運行狀態的特征量, 為系統的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標準征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。上海專業監測數據