早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測(cè)模型,模型大致有兩個(gè)途徑,分別是物理信息預(yù)測(cè)模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)模型,或構(gòu)建這兩類預(yù)測(cè)模型相融合的預(yù)測(cè)模型。運(yùn)行狀態(tài)劣化的相關(guān)評(píng)價(jià)參數(shù)、模式及準(zhǔn)則。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評(píng)估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng),輔以其他設(shè)備參數(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算并提取設(shè)備音頻特征,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估與故障早期識(shí)別。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)涉及多個(gè)參數(shù),包括振動(dòng)、溫度、電流、電壓等。同時(shí)監(jiān)測(cè)和分析這些多參數(shù)復(fù)雜性是一個(gè)挑戰(zhàn)。常州電力監(jiān)測(cè)應(yīng)用
電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,伴隨著一些安全問(wèn)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(wèn)題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,應(yīng)對(duì)這種情況,需要一種手段去解決。無(wú)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(wú)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(cè)的設(shè)備上實(shí)時(shí)采集振動(dòng)數(shù)據(jù),然后通過(guò)無(wú)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(cè)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(cè)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(guò)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(wú)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(wèn)題。(3)可靠性:系統(tǒng)采用先進(jìn)成熟的傳感技術(shù)和無(wú)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。無(wú)錫減振監(jiān)測(cè)方案對(duì)電機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè),有助于判斷電機(jī)是否存在故障以及故障的類型,保障電機(jī)的穩(wěn)定性和可靠性。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷帶來(lái)了設(shè)備狀態(tài)無(wú)線監(jiān)測(cè)?高速數(shù)據(jù)傳輸?邊緣計(jì)算和精細(xì)化診斷分析等先進(jìn)技術(shù)。本項(xiàng)目相關(guān)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是要解決海量終端(傳感器數(shù)據(jù))的聯(lián)接、管理、實(shí)時(shí)分析處理。關(guān)鍵技術(shù)包含海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)。對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷目的,是了解設(shè)備是否在正常狀態(tài)下運(yùn)轉(zhuǎn),為此需測(cè)定有關(guān)設(shè)備的各種量,即信號(hào)。如果捕捉到的信號(hào)能直接反映設(shè)備的問(wèn)題,如溫度的測(cè)值,則與設(shè)備正常狀態(tài)偽規(guī)定值相比較即可。但測(cè)到的聲波或振動(dòng)信號(hào)一般都伴有雜音和其他干擾,放大多需濾波?;剞D(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)和噪聲就是一例。一般測(cè)到的波形和數(shù)值沒有一定規(guī)則,需要把表示信號(hào)特征的量提取出來(lái),以此數(shù)值和信號(hào)圖象來(lái)表示測(cè)定對(duì)象的狀態(tài)就是信號(hào)處理技術(shù)其次邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同工作。云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,能夠在周期性維護(hù)、故障隱患綜合識(shí)別分析,產(chǎn)品健康度檢查等領(lǐng)域發(fā)揮特長(zhǎng)。邊緣計(jì)算聚焦實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的分析,能更好地支撐故障的實(shí)時(shí)告警,快速識(shí)別異常,毫秒級(jí)響應(yīng);此外,兩者還存在緊密的互動(dòng)協(xié)同關(guān)系。邊緣計(jì)算既靠近設(shè)備,更是云端所需數(shù)據(jù)的采集單元,可以更好地服務(wù)于云端的大數(shù)據(jù)分析。
預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)制造業(yè)在節(jié)省成本損耗、提升企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)具有非常重要的意義。國(guó)內(nèi)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的存量設(shè)備數(shù)目相當(dāng)可觀,絕大多數(shù)還沒采用有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)方案,尤其是大型旋轉(zhuǎn)類設(shè)備,一般都是主要生產(chǎn)運(yùn)行設(shè)備而且故障率相對(duì)較高,需要重點(diǎn)監(jiān)控和維護(hù)。通過(guò)振動(dòng)分析和診治對(duì)旋轉(zhuǎn)類設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)無(wú)疑向我們展示了一個(gè)極具發(fā)展?jié)摿Φ氖袌?chǎng)。預(yù)測(cè)性維護(hù)在不久的未來(lái)將愈加凸顯工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)鍵的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),市場(chǎng)規(guī)模及需求將快速增長(zhǎng)工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見。預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過(guò)高,硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口。比如數(shù)采傳感器、設(shè)備等。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無(wú)幾。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國(guó)產(chǎn)化率,降低實(shí)施成本。監(jiān)測(cè)電機(jī)主要是通過(guò)各種傳感器和技術(shù)手段,實(shí)時(shí)獲取電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和性能參數(shù)。
在預(yù)防性維護(hù)的應(yīng)用中,振動(dòng)是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo),一是由于在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中,振動(dòng)問(wèn)題出現(xiàn)的概率比較高;第二,振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息;第三,振動(dòng)信號(hào)易于拾取,便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實(shí)行在線監(jiān)測(cè)和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點(diǎn)監(jiān)控振動(dòng)量的變化。其預(yù)測(cè)性診斷技術(shù)對(duì)于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過(guò)設(shè)備振動(dòng)等狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問(wèn)題。但是對(duì)于一些不是因?yàn)樵O(shè)備問(wèn)題而存在的固有振動(dòng),振動(dòng)強(qiáng)度的不必要增加會(huì)對(duì)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(dòng)隔離技術(shù)來(lái)解決和干預(yù),有效抑制振動(dòng)和噪聲的危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是一種用于實(shí)時(shí)或定期檢測(cè)和評(píng)估設(shè)備運(yùn)行狀況的技術(shù)。紹興汽車監(jiān)測(cè)公司
溫度監(jiān)測(cè)是電機(jī)監(jiān)測(cè)中常用的一種方法,通過(guò)埋置在電機(jī)內(nèi)部的溫度傳感器,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的運(yùn)行溫度。常州電力監(jiān)測(cè)應(yīng)用
電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)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。常州電力監(jiān)測(cè)應(yīng)用