目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下(1)揭示設(shè)備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài),其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運行狀態(tài),在長歷程運行中工況和負(fù)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(gòu)建預(yù)測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應(yīng)監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),提高異常狀態(tài)辨識的適應(yīng)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(fā)展規(guī)律,來提高故障早期辨識能力?;谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務(wù)支持有機集成一體,在應(yīng)用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達80%以上??蓱?yīng)用于風(fēng)力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務(wù)支持創(chuàng)新模式,提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務(wù)。監(jiān)測工作需要關(guān)注品牌形象和聲譽,以及時采取措施維護企業(yè)形象。無錫性能監(jiān)測介紹
在預(yù)防性維護的應(yīng)用中,振動是大型旋轉(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)機械設(shè)備的所有故障中,振動問題出現(xiàn)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(tài)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(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護需要重點監(jiān)控振動量變化。其預(yù)測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動等狀態(tài)的預(yù)測性維護,可以及時發(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為設(shè)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(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,則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預(yù),有效抑制振動和噪聲的危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。嘉興研發(fā)監(jiān)測公司監(jiān)測結(jié)果的比較可以幫助我們評估不同地區(qū)的市場需求和潛力。
柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一種集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng), 可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護、分析、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)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(jiān)測診斷子功能的部分, 各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)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(tài)的特征量, 為系統(tǒng)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(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。
電機馬達監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙等行業(yè),可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測,對電機各類故障進行監(jiān)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(jié)能提供依據(jù),并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理。系統(tǒng)特點:1、實時監(jiān)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(jiān)測,監(jiān)測內(nèi)容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態(tài)(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進行監(jiān)測,例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計,工藝參數(shù)監(jiān)測,可以大幅提高企業(yè)自動化程度。2、集中監(jiān)控,利于節(jié)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進行實時能耗監(jiān)測,監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù),并可通過系統(tǒng)進行節(jié)能控制,利于電機節(jié)能應(yīng)用。3、提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù)、計算機技術(shù)和信息傳輸技術(shù),集保護、監(jiān)測、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù)是利用科學(xué)的檢測方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,對設(shè)備目前的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和排查。
預(yù)測性維護應(yīng)運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對設(shè)備在運行中產(chǎn)生的二次效應(yīng)(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析,診斷并預(yù)測設(shè)備故障的發(fā)展趨勢,提前制定預(yù)測性維護計劃并實施檢維修的行為。
總體來看,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預(yù)測性維護是否合理的根本所在,數(shù)據(jù)狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測和遠程傳輸上傳相對已經(jīng)比較成熟,而狀態(tài)預(yù)測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現(xiàn),診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業(yè)分析工具,結(jié)合傳動結(jié)構(gòu)?機械部件參數(shù)等信息,實現(xiàn)設(shè)備故障的精細(xì)定位。其發(fā)展趨勢是將物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)引入狀態(tài)預(yù)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(zhǔn)確性。 公司始終保持對外敏銳且謙虛的態(tài)度,聽得進意見。紹興功能監(jiān)測
工業(yè)人員安全的監(jiān)測檢測是保障工人生命安全的必要措施,可以預(yù)防事故的發(fā)生。無錫性能監(jiān)測介紹
基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識別任務(wù)。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當(dāng)于一個二分類任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當(dāng)于一個多分類任務(wù)。因此,故障檢測和診斷技術(shù)的研究類似于模式識別,分為4個的步驟:數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過程系統(tǒng)收集可能影響過程狀態(tài)的信號,包括溫度、流量等過程變量;2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態(tài)信息;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來;4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法被廣泛應(yīng)用,但是,這些方法有一些共同的缺點:特征提取需要大量的知識和信號處理技術(shù),并且對于不同的任務(wù),沒有統(tǒng)一的程序來完成。此外,常規(guī)的基于機器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,在提取信號的高維非線性關(guān)系方面能力有限。無錫性能監(jiān)測介紹