寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-02-06

基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)A抗I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),可視為模式識(shí)別任務(wù)。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,相當(dāng)于一個(gè)二分類(lèi)任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當(dāng)于一個(gè)多分類(lèi)任務(wù)。因此,故障檢測(cè)和診斷技術(shù)的研究類(lèi)似于模式識(shí)別,分為4個(gè)的步驟:數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類(lèi)。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過(guò)程系統(tǒng)收集可能影響過(guò)程狀態(tài)的信號(hào),包括溫度、流量等過(guò)程變量;2)特征提取步驟是將采集的原始信號(hào)映射為有辨識(shí)度的狀態(tài)信息;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來(lái);4)特征分類(lèi)步驟是通過(guò)算法將前幾步中選擇的特征進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法被廣泛應(yīng)用,但是,這些方法有一些共同的缺點(diǎn):特征提取需要大量的知識(shí)和信號(hào)處理技術(shù),并且對(duì)于不同的任務(wù),沒(méi)有統(tǒng)一的程序來(lái)完成。此外,常規(guī)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,在提取信號(hào)的高維非線性關(guān)系方面能力有限。電機(jī)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)線。同時(shí)監(jiān)測(cè)多個(gè)電機(jī)的狀態(tài),協(xié)調(diào)故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù),增加了監(jiān)測(cè)的復(fù)雜性。寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),監(jiān)測(cè)

傳統(tǒng)維護(hù)模式中的故障后維護(hù)與定期維護(hù)將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。以各類(lèi)如電機(jī)、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測(cè)階段,來(lái)實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù)、怎么安排維護(hù)時(shí)間來(lái)減少計(jì)劃性停產(chǎn)等,并能夠快速、有效的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)接入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò),將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。以各類(lèi)如電機(jī)、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟在線持續(xù)監(jiān)測(cè)階段,來(lái)實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù)、怎么安排維護(hù)時(shí)間來(lái)減少計(jì)劃性停產(chǎn)等,并能夠快速、有效的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)接入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò),將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。南京變速箱監(jiān)測(cè)控制策略在數(shù)控機(jī)床中,可以通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)電流來(lái)評(píng)估刀具的狀況。刀具磨損或斷裂通常會(huì)導(dǎo)致電流變化。

寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),監(jiān)測(cè)

針對(duì)傳統(tǒng)方法通常無(wú)法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點(diǎn)的檢測(cè)算法, 未充分考慮樣本前后的時(shí)序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動(dòng)而產(chǎn)生誤報(bào)警, 降低檢測(cè)結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報(bào)警, 這類(lèi)方法需要反復(fù)調(diào)整報(bào)警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機(jī)理模型, 可獲得理想的診斷和檢測(cè)結(jié)果, 但這類(lèi)方法通常需要提前知道系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程等信息, 對(duì)于軸承運(yùn)行來(lái)說(shuō), 這類(lèi)信息通常不易獲知. 近年來(lái), 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征的自動(dòng)提取和識(shí)別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強(qiáng)的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類(lèi)方法一方面需要大量輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標(biāo)對(duì)象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)練并不能有效提升在線檢測(cè)的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過(guò)程中未能針對(duì)早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強(qiáng)化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.

電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)是一種通過(guò)對(duì)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、分析和處理,以判斷電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的方法。通過(guò)電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理電機(jī)潛在的故障,防止設(shè)備損壞,提高設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性。電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)通常包括以下步驟:振動(dòng)信號(hào)采集:通過(guò)振動(dòng)傳感器將電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。信號(hào)處理:對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、濾波、放大等處理,以提取出有用的信息。數(shù)據(jù)分析:對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、頻譜分析、波形分析等,以判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。故障診斷:根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,結(jié)合電機(jī)的運(yùn)行歷史和故障記錄,對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷,確定故障類(lèi)型和位置。報(bào)警和保護(hù):當(dāng)發(fā)現(xiàn)電機(jī)存在故障時(shí),及時(shí)發(fā)出報(bào)警并采取保護(hù)措施,以防止設(shè)備損壞。為了提高電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)的效果,需要選擇合適的振動(dòng)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的分析方法和參數(shù)。同時(shí),需要定期對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù),以保證其準(zhǔn)確性和可靠性。總之,電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)是保障電機(jī)正常運(yùn)行的重要手段之一。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障,提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性,延長(zhǎng)電機(jī)的使用壽命。部署和維護(hù)電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可能需要昂貴的設(shè)備和專(zhuān)業(yè)知識(shí),這可能對(duì)一些小型或預(yù)算有限的應(yīng)用造成挑戰(zhàn)。

寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),監(jiān)測(cè)

電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)監(jiān)診是一種通過(guò)對(duì)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、分析和處理,以判斷電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的方法。通過(guò)電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理電機(jī)潛在的故障,防止設(shè)備損壞,提高設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性。電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)通常包括以下步驟:振動(dòng)信號(hào)采集:通過(guò)振動(dòng)傳感器將電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。信號(hào)處理:對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、濾波、放大等處理,以提取出有用的信息。數(shù)據(jù)分析:對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、頻譜分析、波形分析等,以判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。故障診斷:根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,結(jié)合電機(jī)的運(yùn)行歷史和故障記錄,對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷,確定故障類(lèi)型和位置。報(bào)警和保護(hù):當(dāng)發(fā)現(xiàn)電機(jī)存在故障時(shí),及時(shí)發(fā)出報(bào)警并采取保護(hù)措施,以防止設(shè)備損壞。為了提高電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)的效果,需要選擇合適的振動(dòng)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的分析方法和參數(shù)。同時(shí),需要定期對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù),以保證其準(zhǔn)確性和可靠性??傊姍C(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)是保障電機(jī)正常運(yùn)行的重要手段之一。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障,提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性,延長(zhǎng)電機(jī)的使用壽命。監(jiān)測(cè)技術(shù)通??梢约傻綌?shù)控機(jī)床或生產(chǎn)線的控制系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的刀具健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)。無(wú)錫穩(wěn)定監(jiān)測(cè)公司

通過(guò)監(jiān)測(cè)刀具的振動(dòng)頻率和振幅,可以評(píng)估切削過(guò)程中的穩(wěn)定性和刀具的健康狀態(tài)。寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

通過(guò)故障機(jī)理分析可知,交流電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中,其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化,根據(jù)診斷需要,選擇有代表性的特征參量為該設(shè)備在線監(jiān)測(cè)的被測(cè)信號(hào),準(zhǔn)確地提取這些故障特征量,這是故障診斷的關(guān)鍵。故障特征量,特別是反映早期故障征兆的信號(hào)往往比較弱,而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,常規(guī)的監(jiān)測(cè)方法,因受傳感器的準(zhǔn)確性、微處理器的速度、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制,以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足,很難滿足提取這些特征量的要求,需要采用一些特殊的電工測(cè)量手段與信號(hào)處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用。電機(jī)故障的現(xiàn)代分析方法:基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中,如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理,就能方便地獲得故障特征信息,以確定電機(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類(lèi)型。常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換等。寧波混合動(dòng)力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)