隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運(yùn)行環(huán)境變得越來(lái)越復(fù)雜. 作為機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動(dòng)軸承在長(zhǎng)期大載荷、強(qiáng)沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機(jī)械工作狀況惡化. 針對(duì)軸承的故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生. 若能在故障發(fā)生初期即進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的檢測(cè)和診斷, 則有助于進(jìn)行及時(shí)維修, 避免嚴(yán)重事故的發(fā)生. 早期故障檢測(cè)已成為PHM的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一. 近年來(lái), 隨著傳感技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化故障檢測(cè)和診斷技術(shù)受到***關(guān)注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、提高目標(biāo)軸承早期故障檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性成為研究熱點(diǎn)和難點(diǎn), 具有明確的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用需求.本文關(guān)注的是不停機(jī)情況下的早期故障在線檢測(cè)問題. 這種方式有助于實(shí)時(shí)評(píng)估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機(jī)檢查而產(chǎn)生延誤、造成經(jīng)濟(jì)損失, 因此對(duì)早期故障的在線檢測(cè)越來(lái)越受到工業(yè)界的重視。新型的電機(jī)故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)方案具有輕量化和性價(jià)比優(yōu)勢(shì)，能在更多的工業(yè)場(chǎng)合應(yīng)用。南京穩(wěn)定監(jiān)測(cè)方案

刀具監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征，結(jié)合加工中心、車床等機(jī)械加工過(guò)程，打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)，通過(guò)采集主軸電流（負(fù)載）信號(hào)、位置信號(hào)、速度信號(hào)等30維度+數(shù)據(jù)信號(hào)，結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語(yǔ)言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀，構(gòu)建的一套完整的刀具壽命預(yù)測(cè)和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控，磨損監(jiān)控識(shí)別率達(dá)到99%以上，同時(shí)，提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)的異常停機(jī)控制模塊，避免因刀具異常導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機(jī)事故，幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上，100%避免刀具異常帶來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量損失，為用戶提供無(wú)憂機(jī)加工過(guò)程管理！溫州設(shè)備監(jiān)測(cè)臺(tái)軸承的監(jiān)測(cè)和診斷方法主要是通過(guò)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域信息來(lái)進(jìn)行。

基于交流電機(jī)的特征量：通過(guò)故障機(jī)理分析可知，交流電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化，根據(jù)診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設(shè)備在線監(jiān)測(cè)的被測(cè)信號(hào)，準(zhǔn)確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關(guān)鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號(hào)往往比較弱，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測(cè)方法，因受傳感器的準(zhǔn)確性、微處理器的速度、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制，以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測(cè)量手段與信號(hào)處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用。電機(jī)故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中，如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類型。常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換。

手機(jī)微電機(jī)在線自動(dòng)分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)精細(xì)高效的采集微型馬達(dá)工作時(shí)的聲音信號(hào)，然后通過(guò)聲音分析算法進(jìn)行質(zhì)量特征值的提取，能夠與現(xiàn)有的人工檢測(cè)進(jìn)行比對(duì)和分析，將以往人工檢測(cè)形成的數(shù)據(jù)集標(biāo)簽，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行良品與次品的分類。并且由于微電機(jī)每天的生產(chǎn)數(shù)量都在幾千萬(wàn)臺(tái)，很適合使用深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，因此通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)大量電機(jī)特征數(shù)據(jù)（特別是故障電機(jī)）進(jìn)行分析處理，對(duì)測(cè)試電機(jī)進(jìn)行良品檢測(cè)和分類，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。系統(tǒng)可以從振動(dòng)信號(hào)等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中可以提取時(shí)頻特征、小波特征、包絡(luò)譜特征等早期故障特征。

現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置，同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一旦遭受損壞，需要的檢修期長(zhǎng)，因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)目前和今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言，發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運(yùn)行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對(duì)大型機(jī)組進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)與診斷，做到早期預(yù)警以防止事故的發(fā)生或擴(kuò)大具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通常對(duì)發(fā)電機(jī)的“監(jiān)測(cè)”與“診斷”在內(nèi)容上并無(wú)明確的劃分界限，可以說(shuō)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測(cè)利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時(shí)對(duì)電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計(jì)算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件，根據(jù)傳感器提供的信息，對(duì)故障進(jìn)行分類、定位，確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是一項(xiàng)工作的兩個(gè)部分，前者是后者的基礎(chǔ)，后者是前者的分析與綜合。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動(dòng)檢修和不太理想的定期檢修的困境，按照設(shè)備內(nèi)部實(shí)際的運(yùn)行狀況，合理的安排檢修工作，實(shí)現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞，停止運(yùn)行帶來(lái)的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用深度模型自動(dòng)學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可遷移故障特征, 并形成對(duì)故障發(fā)生模式的抽象描述信息。監(jiān)測(cè)價(jià)格

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地，大型旋轉(zhuǎn)類設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)的重要性日益加強(qiáng)。南京穩(wěn)定監(jiān)測(cè)方案

遠(yuǎn)程終端廣泛應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，能夠進(jìn)行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計(jì)算，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、設(shè)備數(shù)據(jù)機(jī)理分析、統(tǒng)計(jì)分析等大數(shù)據(jù)分析，對(duì)設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評(píng)判，從而切實(shí)有效的提高設(shè)備的維護(hù)能力。遠(yuǎn)程終端可實(shí)現(xiàn)對(duì)電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢，分析計(jì)量故障等信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)計(jì)量異常?，F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)箱開門、斷電、設(shè)備運(yùn)行等異常信息也能夠主動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息到監(jiān)測(cè)中心，實(shí)現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和可靠性。南京穩(wěn)定監(jiān)測(cè)方案

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