紹興EOL監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

動(dòng)力裝備全壽命周期監(jiān)測(cè)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(cè)、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(shì)與故障發(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識(shí)能力。動(dòng)力裝備全生命周期性能優(yōu)化服務(wù)方面：提供了轉(zhuǎn)子全息動(dòng)平衡快速響應(yīng)與服務(wù)支持、以全息譜為失衡故障確診、動(dòng)力裝備轉(zhuǎn)子和軸系平衡配重方案優(yōu)化?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)診斷將產(chǎn)品監(jiān)測(cè)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?？蓱?yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)、氮壓機(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(cè)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(cè)診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)警報(bào)警、多維診斷和智能巡檢等功能。紹興EOL監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè)，由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí)，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力?；诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專業(yè)人員系統(tǒng)與ANN的結(jié)合，模糊邏輯與ANN的結(jié)合，混沌理論與ANN的結(jié)合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專業(yè)人員系統(tǒng)的結(jié)合。南通研發(fā)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于人工智能算法的新型的電機(jī)故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)，適用范圍廣，能在更多的工業(yè)場(chǎng)合應(yīng)用。

低信噪比微弱信號(hào)特征早期故障的信號(hào)處理。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，這類模型大致有兩個(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)的實(shí)時(shí)評(píng)估與故障的早期識(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。

動(dòng)力裝備全壽命周期監(jiān)測(cè)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(cè)、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(shì)與故障發(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識(shí)能力。動(dòng)力裝備全生命周期性能優(yōu)化服務(wù)方面：提供了轉(zhuǎn)子全息動(dòng)平衡快速響應(yīng)與服務(wù)支持、以全息譜的失衡故障確診、動(dòng)力裝備轉(zhuǎn)子和軸系平衡配重方案優(yōu)化?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)診斷將產(chǎn)品監(jiān)測(cè)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。可應(yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)、氮壓機(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(cè)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(cè)診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺(tái)進(jìn)行直觀展示、預(yù)警報(bào)警、趨勢(shì)分析。

低信噪比微弱信號(hào)特征早期故障的信號(hào)處理。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，這類模型大致有兩個(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)以音頻數(shù)據(jù)，輔以其他設(shè)備參數(shù)，通過物聯(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)的實(shí)時(shí)評(píng)估與故障的早期識(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。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供信息來查明失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位，以及預(yù)測(cè)狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)。紹興電機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)

電動(dòng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動(dòng)機(jī)運(yùn)行安全,對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)尤為重要。紹興EOL監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益，不斷地向規(guī)?；透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動(dòng)化和連續(xù)化，人們對(duì)設(shè)備的要求不僅是性能好，效率高，還要求在運(yùn)行過程中少出故障，否則因故障停機(jī)帶來的損失是十分巨大的。國內(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識(shí)到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備，使其安全、可靠地運(yùn)行，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對(duì)于單機(jī)連續(xù)運(yùn)行的生產(chǎn)設(shè)備，停機(jī)損失巨大的大型機(jī)組和重大設(shè)備，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會(huì)引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后和定期維修帶來的過剩維修或失修，使維修費(fèi)用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修是在設(shè)備運(yùn)行時(shí)，對(duì)它的各個(gè)主要部位產(chǎn)生的物理、化學(xué)信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，對(duì)將要形成或已經(jīng)形成的故障進(jìn)行分析診斷，判定設(shè)備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計(jì)劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時(shí)間。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài)，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長(zhǎng)大修間隔，縮短大修時(shí)間，減少故障停機(jī)損失。紹興EOL監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)