隨著物聯網技術的發展,各類傳感器應運而生,通過給設備安裝傳感器、采集器等裝置,結合軟件采集,可以高效地實現設備狀態的自動采集,精細反應設備真實運行情況。現代設備大型化、高速化和自動化程度越來越高,為進一步了解設備運行的細節,只監測設備狀態就遠遠不夠,還需要監測更多的設備運行參數。例如數控機床運行時的主軸負載、主軸轉速、進給倍率等,乃至主軸振動、溫度等參數,以及報警信息等,如此才能***了解機床加工的細節情況,對于加工質量的保障、設備維保等都具有重要的價值。數控機床一般通過數控系統進行控制,各類數控系統具有完善的通訊協議,通過軟件對接通訊協議,可以實現上述更多參數采集。監測系統利用深度模型自動學習跨領域狀態監測數據的可遷移故障特征, 并形成對故障發生模式的抽象描述信息。溫州產品質量監測介紹
電機馬達監控系統適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業,可以實時對低壓電動機的運行狀態進行監測,對電機各類故障進行監測并存儲故障信息,可以生成各類實時曲線(電壓曲線、電流曲線等),為電機節能提供依據,并可實現電機節能管理。
系統特點1實時監測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶,需要對電機進行實時監測,監測內容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態(起動、停止、報警、故障)等。在要求較高的場所還要對工藝參數進行監測,例如溫度、壓力等。本系統不僅可以監測電機電壓、電流還能做能耗統計,工藝參數監測,可以大幅提高企業自動化程度。2集中監控,利于節能馬達監控系統對用電大戶電機進行實時能耗監測,監測到的數據可以作為節能依據,并可通過系統進行節能控制,利于電機節能應用。3提高自動化水平.電機監控系統是應用電力自動化技術、計算機技術和信息傳輸技術,集保護、監測、控制、通信等功能于一體的綜合系統, 無錫動力設備監測臺電機的狀態監測,以采集的電機電流和振動信號為例,可以采用多特征融合的故障診斷方法。
工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生業務價值、真正大規模發展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高,硬件設備大多依賴進口。比如數采傳感器、設備等。這導致很多企業在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破,目前大多數供應商只實現了設備狀態的監視,真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用,要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護,提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率,降低實施成本。
通過對電機部分放電、振動、電流特征分析、磁通量和磁芯完整性的在線監測和離線檢測,為電機轉子和定子繞組的狀態維修提供信息。通過監測電機的電流、電壓信號,在自身內部建立數學模型,對被監電機進行自我學習,完成學習后開始進行監測。通過將測量電流與數學模型計算所得電流進行差分比較,得到一組數值,再將該數值通過傅里葉分析,得到一個功率譜密度圖。功率頻譜圖中,各頻率段的突加分量**不同的故障類型,**終給出報告,告知維修團隊應該在接下來多久時間內需對該故障進行處理。維修團隊根據報告,按實際情況采購備件、排產、計劃停機維修,比較低限度的減少了設備停機時間,降低了非計劃性停機帶來的損失。 新型電機故障監測系統借用物聯網、人工智能、邊緣計算等技術,提前預判設備故障。
為了避免發生災難性電機故障的可能性,業界產生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態監測和故障診斷的需求。狀態監測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續評估。感應電機故障的早期診斷,對即將發生的故障提供足夠的警告,為企業提供基于狀態的維護和**短停機時間建議。電機故障監測系統,電機狀態檢測儀。電機故障監測系統是采用現代電子技術和傳感器技術,對電動機運行過程中的各種參數進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規電氣參數和振動、噪聲等機械量進行測量;2、通過設定值比較法確定電機的實際工況;3、根據設定的報警閾值或動作時間發出聲光報警信號;4、通過通訊接口與plc或其它自動化設備相連實現遠程控制。電機的故障監測和預測算法可以通過小波神經網絡預測模型來實現。南通監測臺
刀具磨損間接監測是通過分析噪聲、削力、振動、聲發射、電機電流與功率等,間接獲得刀具的磨損情況。溫州產品質量監測介紹
動力裝備全壽命周期監測診斷方面:實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態自適應監測、早期非線性故障特征提取。優化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數,提高異常狀態辨識的適應性與可靠性,基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發展規律,來提高故障早期辨識能力。動力裝備全生命周期性能優化服務方面:提供了轉子全息動平衡快速響應與服務支持、以全息譜為**的失衡故障確診、動力裝備轉子和軸系平衡配重方案優化。基于物聯網和網絡化監測診斷將產品監測診斷與運行服務支持有機集成一體,在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80%以上。可應用于風力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監測與服務支持創新模式,提供了其生命周期的遠程監測診斷與維護等專業化服務。溫州產品質量監測介紹
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