隨著科技發展, 各類工程設備的工作和運行環境變得越來越復雜. 作為機械設備的關鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術應運而生. 若能在故障發生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發生. 早期故障檢測已成為PHM的關鍵技術環節之一. 近年來, 隨著傳感技術和機器學習技術的快速發展, 數據驅動的智能化故障檢測和診斷技術受到更多人的關注. 如何利用歷史采集的狀態監控數據、提高目標軸承早期故障檢測結果的準確性和穩定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術價值和應用需求.本文關注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態, 避免因等待停機檢查而產生延誤、造成經濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業界的重視。監測系統可以實時采集旋轉設備的運行狀態數據,上傳到云平臺進行直觀展示、預警報警、趨勢分析。上海NVH監測系統供應商
在預防性維護的應用中,振動是大型旋轉等設備即將發生故障的重要指標,一是在大型旋轉機械設備的所有故障中,振動問題出現的概率比較高;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測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業、風電等的行業的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態的預測性維護,可以及時發現并解決系統及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設備問題而存在的固有振動,振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力,危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下,則需要采用振動隔離技術來解決和干預,有效抑制振動和噪聲的危害,避免設備故障和流程關閉。仿真監測系統供應商盈蓓德科技順應行業發展趨勢,搭建一套基于旋轉類設備溫度,振動狀態監測、故障判斷的預測性維護系統。
遠程終端廣泛應用于工業互聯網、分布式數據采集、設備狀態的在線監測,能夠進行前端數據清洗和邊緣計算,通過對歷史數據趨勢分析、設備數據機理分析、統計分析等大數據分析,對設備的狀態做出有效可靠的健康狀態評判,從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現對電源電壓、設備狀態的自檢,分析計量故障等信息,及時發現計量異?!,F場監測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發送報警信息到監測中心,實現設備在線監診的準確性、完整性、及時性和可靠性。設備狀態的監診很有必要。
電機狀態監測和故障診斷技術是一種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?,早期發現故障及其原因,并能預報故障發展趨勢的技術,電機狀態監測與故障診斷技術包括識別電機狀態監測和預測發展趨勢兩方面。設備狀態是指設備運行的工況,由設備運行過程中的各種性能參數以及設備運行過程中產生的二次效應參數和產品質量指標參數來描述。設備狀態的類型包括:正常、異常和故障三種。設備狀態監測是通過測定以上參數,并進行分析處理,根據分析處理結果判定設備狀態。對設備進行定期或連續監測,包括采用各種測試、分析判別方法,結合設備的歷史狀況和運行條件,弄清設備的客觀狀態,獲取設備性能發展的趨勢規律,為設備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設備自動控制打下基礎。電機故障的現代分析方法:基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在于所監測的電氣信號及振動信號之中,如果借助于某種變換對這些信號進行解調處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機設備所發生的故障類型。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。測量電機關鍵參數,利用AI融合工業機理算法,構建各類故障模型庫,實現邊緣側數據實時分析和決策。
刀具監測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢查是指工人在加工過程中可以憑經驗檢查刀具的狀態;離線檢測是在加工前專門對刀具進行檢測,預測其壽命,看是否能勝任當前的加工;在線檢測又稱實時檢測,是在加工過程中對刀具進行實時檢測,并根據檢測結果做出相應的處理。目前刀具檢測的算法有很多,有的是利用理論計算刀具上應力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經網絡技術來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經網絡技術來檢測刀具,但都是以理論為主??紤]到刀具的塑性損傷在數控加工中很少發生,磨損對數控加工的安全性影響很小,并且通過離線檢測進行加工,通過在線檢測,可以判斷微裂紋在當前載荷條件下是否會擴展。如果有可能擴大,我們認為載 荷是危險的,通過減少刀具的進給量來減少刀具上的載荷,以保證刀具的安全性。電機監測和故障預判系統是實現工業設備數智化管理和預測性維護的關鍵。溫州耐久監測價格
電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態進行在線監測尤為重要。上海NVH監測系統供應商
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。上海NVH監測系統供應商
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