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嘉興電力監(jiān)測控制策略

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-01-02

電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,伴隨著一些安全問題,振動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),容易導(dǎo)致起火或,造成大量的財(cái)產(chǎn)損失,而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,難以預(yù)知,應(yīng)對(duì)這種情況,需要一種手段去解決。無線振動(dòng)傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù),準(zhǔn)確可靠,避免后期計(jì)算出現(xiàn)較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式,低功耗設(shè)計(jì),一次性鋰亞電池供電,具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點(diǎn),工作原理:將傳感器分布式安裝在各類電機(jī)、風(fēng)機(jī)、振動(dòng)平臺(tái)、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動(dòng)監(jiān)測的設(shè)備上實(shí)時(shí)采集振動(dòng)數(shù)據(jù),然后通過無線方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集端,采集端將數(shù)據(jù)解析、顯示或傳輸。系統(tǒng)能實(shí)時(shí)在線監(jiān)測出設(shè)備異常,發(fā)出預(yù)警,避免事故發(fā)生。產(chǎn)品特點(diǎn)

(1)實(shí)時(shí)性:系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測電機(jī)等振動(dòng)參數(shù),避免了由于電機(jī)突然缺相、線圈故障,堵轉(zhuǎn)、固定螺栓松動(dòng)、負(fù)載過高和人為錯(cuò)誤操作等發(fā)生的事故。(2)便捷性:系統(tǒng)采用無線傳輸方式,傳感器**安裝,解決了以往因?yàn)榭臻g狹小、不能布線、安裝成本高等問題。(3)可靠性:系統(tǒng)采用先進(jìn)成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù),抗干擾力強(qiáng),傳輸距離遠(yuǎn),讀數(shù)準(zhǔn)確,可靠性高。 監(jiān)測結(jié)果的比較可以幫助我們評(píng)估不同銷售渠道的效果和效益。嘉興電力監(jiān)測控制策略

嘉興電力監(jiān)測控制策略,監(jiān)測

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(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素會(huì)造成信號(hào)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(jìn)而構(gòu)建預(yù)測模型。動(dòng)力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實(shí)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(dòng)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(yùn)行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),提高異常狀態(tài)辨識(shí)的適應(yīng)性與可靠性,基于運(yùn)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(shí)能力。基于物聯(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(yùn)行服務(wù)支持有機(jī)集成一體,在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)動(dòng)力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80%以上。應(yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)等大型動(dòng)力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)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(yuǎn)程監(jiān)測診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。杭州減振監(jiān)測公司監(jiān)測結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品的包裝和宣傳策略。

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作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來說,關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說,主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號(hào)稱可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的預(yù)測性維護(hù),但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測需要振動(dòng)、噪聲、溫度傳感器,通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,自成體系,安裝、使用、維護(hù)成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,運(yùn)行工況復(fù)雜,預(yù)測性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機(jī)理、機(jī)器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時(shí)間成本高。預(yù)測性維護(hù)要實(shí)現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個(gè)漫長的過程。電機(jī)智能運(yùn)維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,不論是預(yù)測性維護(hù)的預(yù)測效果,還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場推廣以及市場接受程度,對(duì)于電機(jī)運(yùn)維來說,都還有很遠(yuǎn)的一段距離!

電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測是一種通過對(duì)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、分析和處理,以判斷電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的方法。通過電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理電機(jī)潛在的故障,防止設(shè)備損壞,提高設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性。電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測通常包括以下步驟:振動(dòng)信號(hào)采集:通過振動(dòng)傳感器將電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。信號(hào)處理:對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、濾波、放大等處理,以提取出有用的信息。數(shù)據(jù)分析:對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、頻譜分析、波形分析等,以判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。故障診斷:根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,結(jié)合電機(jī)的運(yùn)行歷史和故障記錄,對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷,確定故障類型和位置。報(bào)警和保護(hù):當(dāng)發(fā)現(xiàn)電機(jī)存在故障時(shí),及時(shí)發(fā)出報(bào)警并采取保護(hù)措施,以防止設(shè)備損壞。為了提高電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測的效果,需要選擇合適的振動(dòng)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的分析方法和參數(shù)。同時(shí),需要定期對(duì)監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù),以保證其準(zhǔn)確性和可靠性。總之,電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測是保障電機(jī)正常運(yùn)行的重要手段之一。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測電機(jī)的振動(dòng)信號(hào),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障,提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性,延長電機(jī)的使用壽命。監(jiān)測結(jié)果的分析可以幫助我們預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。

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傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點(diǎn)的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時(shí)序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動(dòng)而產(chǎn)生誤報(bào)警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報(bào)警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報(bào)警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機(jī)理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程等信息, 對(duì)于軸承運(yùn)行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征自動(dòng)提取和識(shí)別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強(qiáng)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(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標(biāo)對(duì)象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)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(xùn)練過程中未能針對(duì)早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強(qiáng)化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.通過監(jiān)測,我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)的措施。無錫設(shè)備監(jiān)測

工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程和降低成本。嘉興電力監(jiān)測控制策略

為了避免發(fā)生災(zāi)難性電機(jī)故障的可能性,業(yè)界產(chǎn)生對(duì)開始退化的感應(yīng)電機(jī)組件進(jìn)行了早期狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測可在其整個(gè)使用壽命期間對(duì)感應(yīng)電機(jī)的各種部件進(jìn)行持續(xù)評(píng)估。感應(yīng)電機(jī)故障的早期診斷,對(duì)即將發(fā)生的故障提供足夠的警告,為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護(hù)和短暫停機(jī)的時(shí)間建議。電機(jī)故障監(jiān)測系統(tǒng),電機(jī)狀態(tài)檢測儀。電機(jī)故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術(shù)和傳感器技術(shù),對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中的各種參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測、分析、處理并作出相應(yīng)報(bào)警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對(duì)電動(dòng)機(jī)的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動(dòng)、噪聲等機(jī)械量進(jìn)行測量;2、通過設(shè)定值比較法確定電機(jī)的實(shí)際工況;3、根據(jù)設(shè)定的報(bào)警閾值或動(dòng)作時(shí)間發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào);4、通過通訊接口與plc或其它自動(dòng)化設(shè)備相連實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。嘉興電力監(jiān)測控制策略

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