嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-02-20

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)。實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。使用溫度傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)電機(jī)各個(gè)部件溫度。過(guò)高的溫度表明電機(jī)運(yùn)行不正常,由于負(fù)載過(guò)大、繞組問(wèn)題等原因。嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用

嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

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)多分類任務(wù)。因此,故障檢測(cè)和診斷技術(shù)的研究類似于模式識(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。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。南通狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中,存在許多環(huán)境噪聲,可能干擾電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的信號(hào)。需要采用高度靈敏的傳感器和濾波技術(shù)。

嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

刀具監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征,結(jié)合加工中心、車床等機(jī)械加工過(guò)程,打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)分析系統(tǒng),通過(guò)采集主軸電流(負(fù)載)信號(hào)、位置信號(hào)、速度信號(hào)等30維度+數(shù)據(jù)信號(hào),結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語(yǔ)言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀,構(gòu)建的一套完整的刀具壽命預(yù)測(cè)和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控,磨損監(jiān)控識(shí)別率達(dá)到99%以上,提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)的異常停機(jī)控制模塊,避免因刀具異常導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機(jī)事故,幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上,100%避免刀具異常帶來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量損失,為用戶提供無(wú)憂機(jī)加工過(guò)程管理!

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.常用的電機(jī)監(jiān)測(cè)方法包括振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)、潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)、電流監(jiān)測(cè)和聲音監(jiān)測(cè)等。這些方法可以結(jié)合使用。

嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用,監(jiān)測(cè)

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是設(shè)備維護(hù)手段之一。設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)診斷技術(shù),就是利用科學(xué)的檢測(cè)方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,對(duì)設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和排查,從而判斷出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的可靠性,確認(rèn)其局部或整機(jī)是否正常運(yùn)行。煤礦用機(jī)電設(shè)備溫度振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用于煤礦主扇、壓風(fēng)機(jī)、鋼絲繩牽引帶式輸送機(jī)、滾筒帶式輸送機(jī)、排水泵和電動(dòng)機(jī)、提升機(jī)等,有助于掌握設(shè)備運(yùn)行工況中的溫度振動(dòng)數(shù)據(jù)。提升機(jī)、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機(jī)、皮帶機(jī)、空壓機(jī)、壓風(fēng)機(jī)、水泵等煤礦機(jī)電設(shè)備要求增加電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度和振動(dòng)監(jiān)測(cè)。裝置功能:1、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備電動(dòng)機(jī)主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)2、礦用高壓異步電動(dòng)機(jī)軸承溫度振動(dòng)檢測(cè)診斷3、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備滾筒主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)4、井下大型機(jī)電設(shè)備電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)5、可以同時(shí)收集電機(jī)前后軸承溫度及電機(jī)振動(dòng)量的數(shù)值,對(duì)收到的信息分析處理6、系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)接口,可直接與智能礦山網(wǎng)絡(luò)相連,也可與其它網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的系統(tǒng)連接;7、在線系統(tǒng)軟件可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任意通道頻譜,時(shí)域波形、趨勢(shì)、三維譜圖和坐標(biāo)圖,還可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)是對(duì)運(yùn)行中的設(shè)備進(jìn)行振動(dòng)、噪聲、溫度、濕度、環(huán)境壓力等狀態(tài)參數(shù)的定期或連續(xù)監(jiān)測(cè)。寧波汽車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

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)。嘉興NVH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,難以預(yù)知,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,傳感器的安裝,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。嘉興NVH監(jiān)測(cè)應(yīng)用