電機狀態監測是了解和掌握電機在使用過程中的狀態,確定其整體或局部正?;虍惓?,以及早期發現故障及其原因,并預報故障發展趨勢的重要技術。這種監測主要包括識別電機狀態和預測發展趨勢兩個方面。電機狀態監測可以通過多種方式進行,包括電流監測、溫度監測、振動監測、聲音監測和光學監測等。電流監測可以判斷電機是否正常運行,如電流過高或過低可能意味著電機受阻或負載過重。溫度監測可以預防設備過熱問題的發生,過熱可能會對設備性能和壽命造成負面影響。振動監測可以及時發現并解決設備的振動問題,如轉子不平衡、軸承損壞等。聲音監測可以及時發現并解決設備的噪音問題,如軸承損壞、不平衡等。光學監測則可以幫助設備操作員及時發現異常情況,例如電機的偏移、卡住或損壞等。除了以上監測方法,還有基于數學模型和人工智能的故障診斷方法?;跀祵W模型的方法主要是利用電機的數學模型,結合傳感器采集的數據,對電機的狀態進行估計和預測?;谌斯ぶ悄艿姆椒▌t主要是利用機器學習、深度學習等人工智能技術,對歷史數據進行分析和學習,實現對電機狀態的監測和故障預警。使用溫度傳感器來監測電機各個部件溫度。過高的溫度表明電機運行不正常,由于負載過大、繞組問題等原因。常州狀態監測
深度學習技術已經在滾動軸承故障監測和診斷領域取得了成功應用, 但面對不停機情況下的早期故障在線監測問題, 仍存在著早期故障特征表示不充分、誤報警率高等不足. 為解決上述問題, 本文從時序異常檢測的角度出發, 提出了一種基于深度遷移學習的早期故障在線檢測方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網絡, 通過構建具有改進的比較大均值差異正則項和Laplace正則項的損失函數, 在自適應提取不同域數據的公共特征表示同時, 提高正常狀態和早期故障狀態之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時序異常模式的在線檢測模型, 利用離線軸承正常狀態的排列熵值構建報警閾值, 實現在線數據中異常序列的快速匹配, 同時提高在線檢測結果的可靠性. 在XJTU-SY數據集上的實驗結果表明, 與現有代表性早期故障檢測方法相比, 本文方法具有更好的檢測實時性和更低的誤報警數.南通功能監測應用監測電機電流可以提供有關電機工作狀態的信息。異常的電流波形是電機問題的指示,如繞組故障或磁場失衡。
傳統方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數據有限, 且其數據分布與訓練數據的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數據, 容易降低檢測結果的準確性; 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系, 容易因數據微小波動而產生誤報警, 降低檢測結果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調整報警閾值. 此外, 基于系統分析的故障診斷方法利用狀態空間描述建立機理模型, 可獲得理想診斷和檢測結果, 但這類方法通常需要提前知道系統運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經網絡已被成功應用于早期故障特征自動提取和識別, 可自適應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輔助數據進行模型訓練, 而歷史采集的輔助數據與目標對象數據可能存在較大不同, 直接訓練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓練過程中未能針對早期故障引發的狀態變化而有目的地強化相應特征表示. 因此, 深度學習方法在早期故障在線監測中的應用仍存在較大的提升空間.
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。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟在線持續監測階段,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,來實現電機設備預測性維護。未來的電機監測系統將能夠實時分析電機的運行狀態,預測潛在故障,并自動調整電機的運行參數以優化性能。
電機的振動監測是評估電機運行狀態的重要手段。電機振動可能是由于多種原因引起的,如軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機定子或轉子損傷等。為了監測電機的健康情況,可以采用振動監測技術。振動監測通常通過安裝振動傳感器在電機上實現,這些傳感器可以實時監測電機的振動情況。如果振動超過正常范圍,系統可以發出警報并停機,以防止設備損壞。此外,振動監測還可以提供關于電機運行狀態的詳細信息,幫助工程師進行故障診斷和預測性維護。除了振動監測,還可以結合其他監測技術,如溫度監測、潤滑油監測、電流監測和聲音監測等,來更好地評估電機的運行狀態。這些技術可以相互補充,提供更好的故障診斷和預測性維護信息??傊?,電機的振動監測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關鍵技術之一。通過實時監測和分析電機的振動情況,可以及時發現并處理潛在問題,提高設備的可靠性和生產效率。在數控機床中,可以通過監測電流來評估刀具的狀況。刀具磨損或斷裂通常會導致電流變化。南京研發監測系統
隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的不斷發展,電機監測將實現更加智能化、自動化和準確化。常州狀態監測
電機等振動設備在運行中,伴隨著一些安全問題,振動數據會發生變化,如果不及時發現,容易導致起火或,造成大量的財產損失,而這些問題具有突發性和不準確性,應對這種情況,需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據,準確可靠,避免后期計算出現較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式,低功耗設計,一次性鋰亞電池供電,具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點,工作原理:將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據,然后通過無線方式將數據發送給采集端,采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常,發出預警,避免事故發生。產品特點(1)實時性:系統實時在線監測電機等振動參數,避免了由于電機突然缺相、線圈故障,堵轉、固定螺栓松動、負載過高和人為錯誤操作等發生的事故。(2)便捷性:采用無線傳輸方式,傳感器安裝,解決了以往因為空間狹小、不能布線、安裝成本高等問題。(3)可靠性:采用先進成熟的傳感技術和無線傳輸技術,抗干擾力強,傳輸距離遠,讀數準確,可靠性高。常州狀態監測