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隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了應(yīng)用,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)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(jìn)行測量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量、記錄和分析,這不僅硬件冗余,系統(tǒng)雜亂,而且操作極為不便,更有甚者,讀數(shù)誤差大,測試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會(huì)加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測人員具有較高的技能和水平,由于人為誤差的不可避免,這種監(jiān)測方法無法做定量分析,無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測裝置和方法,通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。監(jiān)測結(jié)果的分析可以幫助我們了解產(chǎn)品的優(yōu)勢和不足之處。南通產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測臺
電機(jī)故障診斷可以使系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化發(fā)生的部位或部件,以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有:1、電氣分析法,通過頻譜等信號分析方法對負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度;檢測局部放電信號;對比外部施加脈沖信號的響應(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等;2、絕緣診斷法,利用各種電氣試驗(yàn)裝置和診斷技術(shù)對電機(jī)設(shè)備的絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預(yù)測;3、溫度檢測方法,采用各種溫度測量方法對電機(jī)設(shè)備各個(gè)部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測,電機(jī)的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān);4、振動(dòng)與噪聲診斷法,通過對電機(jī)設(shè)備振動(dòng)與噪聲的檢測,并對獲取的信號進(jìn)行處理,診斷出電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對機(jī)械上的損壞診斷特別有效。5、化學(xué)診斷的方法,可以檢測到絕緣材料和潤滑油劣化后的分解物以及一些軸承、密封件的磨損碎屑,通過對比其中一些化學(xué)成分的含量,可以判斷相關(guān)部位元件的破壞程度。上海耐久監(jiān)測公司工業(yè)生產(chǎn)過程中的溫度、濕度等參數(shù)需要進(jìn)行監(jiān)測檢測,以確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率。
隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了應(yīng)用,在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)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(jìn)行測量,采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量、記錄和分析,這不僅硬件冗余,系統(tǒng)雜亂,而且操作極為不便,更有甚者,讀數(shù)誤差大,測試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測,這樣就勢必會(huì)加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)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(jiān)測方法無法做定量分析,無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測裝置和方法,通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。
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)問題出現(xiàn)的概率比較高;另一方面,振動(dòng)信號包含了豐富的機(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)行在線監(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點(diǎn)監(jiān)控振動(dòng)量變化。其預(yù)測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動(dòng)等狀態(tài)的預(yù)測性維護(hù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題。但是對于一些不是因?yàn)樵O(shè)備問題而存在的固有振動(dòng),振動(dòng)強(qiáng)度不必要增加會(huì)對部件產(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)來解決和干預(yù),有效抑制振動(dòng)和噪聲危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。監(jiān)測結(jié)果的比較可以幫助我們評估競爭對手的優(yōu)勢和劣勢。
智能船舶是指基于“網(wǎng)絡(luò)平臺”的信息技術(shù)應(yīng)用,以“大數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行船舶的智能感知、判斷分析和決策控制,從技術(shù)、設(shè)備、管理等多個(gè)層面保證船舶航行的安全和效率,大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故。其主要目標(biāo)就是安全、經(jīng)濟(jì)、高效、環(huán)保。而智能機(jī)艙是通過綜合狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)所獲得的設(shè)備信息和數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對機(jī)艙內(nèi)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、健康狀況進(jìn)行分析和評估,進(jìn)而完成設(shè)備操作輔助決策和維護(hù)保養(yǎng)計(jì)劃的綜合管控系統(tǒng)。它能及時(shí)地、準(zhǔn)確地對多種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷,預(yù)防或消除故障,把故障損失降低到較低水平,同時(shí)對設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行必要的決策支持,提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性和有效性,也能確定設(shè)備的良好維護(hù)時(shí)間,降低設(shè)備全壽命周期費(fèi)用,增加設(shè)備的穩(wěn)定性。近日,盈蓓德成功交付了InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng),就是智能船舶中的智能機(jī)艙系統(tǒng),這一創(chuàng)新技術(shù)將為船舶行業(yè)帶來全新的智能化管理體驗(yàn),標(biāo)志著船舶行業(yè)智能化新篇章的開啟。InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng)是盈蓓德經(jīng)過長期研發(fā)和測試的成果,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測機(jī)艙設(shè)備的各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。自動(dòng)駕駛市場在近年來得到了快速發(fā)展。嘉興仿真監(jiān)測控制策略
監(jiān)測工作需要及時(shí)更新數(shù)據(jù),以保持對市場的了解。南通產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測臺
針對刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這個(gè)問題,提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識別的方法。通過采集機(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)識別的方法在投入使用時(shí)還有一些問題有待解決:①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的,而實(shí)際加工過程中,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)對于刀具磨損的影響,并針對常用的一些加工場景,建立不同的模型庫。變換加工場景時(shí),通過獲取當(dāng)前場景,及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。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)的信號以及已知的磨損狀態(tài),對模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。南通產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測臺