溫州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡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,不僅能進行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測，由于ANN能自動獲取診斷知識，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)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的系統(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)與系統(tǒng)的結(jié)合。各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能監(jiān)測診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。溫州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略

故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預(yù)測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預(yù)測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及準(zhǔn)算數(shù)均值比數(shù)學(xué)框架指引了稀疏測度構(gòu)造的新方向，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度等具有等價性能的稀疏測度?；跇?biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及凸優(yōu)化技術(shù)，提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機器學(xué)習(xí)算法，

可以利用模型權(quán)重來實時確認(rèn)故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài)，而無法提供故障特征來確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題。 南通非標(biāo)監(jiān)測系統(tǒng)故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(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)測狀態(tài)發(fā)展趨勢。

現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置，同時大型發(fā)電機由于造價昂貴，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一旦遭受損壞，需要檢修期長，因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言，發(fā)電機的年運行小時數(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，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷，做到早期預(yù)警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限，可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應(yīng)智能軟件，根據(jù)傳感器提供的信息，對故障進行分類、定位，確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分，前者是后者的基礎(chǔ)，后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境，按照設(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況，合理的安排檢修工作，實現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞，停止運行帶來的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。

隨著電力電子技術(shù)、自動化控制技術(shù)的不斷發(fā)展，電機在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了的應(yīng)用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數(shù)的方式進行數(shù)據(jù)的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統(tǒng)雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數(shù)誤差大，測試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場合需要進行電機多種參數(shù)的監(jiān)測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測人員具有較高的技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監(jiān)測方法無法做定量分析，無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機的運行狀態(tài)和故障。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法，通過對扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護計劃。

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當(dāng)前加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當(dāng)前場景，及時匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。時間域、頻率域以及角度域的NVH分析方法，對汽車動力總成的各種故障進行實時識別、監(jiān)測和診斷。南通設(shè)備監(jiān)測技術(shù)

設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù)是利用科學(xué)的檢測方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段，對設(shè)備目前的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和排查。溫州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略

電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機在使用過程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓?，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預(yù)報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)，電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測發(fā)展趨勢兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運行的工況，由設(shè)備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的二次效應(yīng)參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)來描述。設(shè)備狀態(tài)的類型包括：正常、異常和故障三種。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù)，并進行分析處理，根據(jù)分析處理結(jié)果判定設(shè)備狀態(tài)。對設(shè)備進行定期或連續(xù)監(jiān)測，包括采用各種測試、分析判別方法，結(jié)合設(shè)備的歷史狀況和運行條件，弄清設(shè)備的客觀狀態(tài)，獲取設(shè)備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律，為設(shè)備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設(shè)備自動控制打下基礎(chǔ)。溫州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略