紹興狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

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.解決電機(jī)監(jiān)測(cè)的難題需要結(jié)合先進(jìn)的傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)分析算法、通信技術(shù)以及專業(yè)的工程知識(shí)。紹興狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

電機(jī)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)是評(píng)估電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的重要手段。電機(jī)振動(dòng)可能是由于多種原因引起的，如軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機(jī)定子或轉(zhuǎn)子損傷等。為了監(jiān)測(cè)電機(jī)的健康情況，可以采用振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)。振動(dòng)監(jiān)測(cè)通常通過(guò)安裝振動(dòng)傳感器在電機(jī)上實(shí)現(xiàn)，這些傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)情況。如果振動(dòng)超過(guò)正常范圍，系統(tǒng)可以發(fā)出警報(bào)并停機(jī)，以防止設(shè)備損壞。此外，振動(dòng)監(jiān)測(cè)還可以提供關(guān)于電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的詳細(xì)信息，幫助工程師進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)。除了振動(dòng)監(jiān)測(cè)，還可以結(jié)合其他監(jiān)測(cè)技術(shù)，如溫度監(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，來(lái)更好地評(píng)估電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。這些技術(shù)可以相互補(bǔ)充，提供更好的故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)信息?？傊?，電機(jī)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)是確保電機(jī)正常運(yùn)行和延長(zhǎng)其使用壽命的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析電機(jī)的振動(dòng)情況，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題，提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。常州設(shè)備監(jiān)測(cè)用攝像頭和圖像處理技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)切削過(guò)程中刀具的形狀和外觀。磨損、缺口或其他異?？赡芡ㄟ^(guò)圖像分析來(lái)檢測(cè)。

故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)概率、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷及壽命預(yù)測(cè)，為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航，從而提高其安全性和可靠性。故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)概率、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷及壽命預(yù)測(cè)，為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航，從而提高其安全性和可靠性。近年來(lái)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(cè)度構(gòu)造的新方向，同時(shí)發(fā)現(xiàn)了大量基尼指數(shù)、峭度、香農(nóng)熵等具有等價(jià)性能的稀疏測(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以利用模型權(quán)重來(lái)實(shí)時(shí)確認(rèn)故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài)，而無(wú)法提供故障特征來(lái)確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題。

電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和振動(dòng)分析提供加速度計(jì)選擇的建議。基于直流和非同步交流電機(jī)的常見故障。這些常見故障可通過(guò)振動(dòng)分析檢測(cè)出來(lái)，包括機(jī)械和電氣故障。重點(diǎn)是傳感器的頻率范圍及其安裝方法，以便可靠地檢測(cè)這些故障。例如，考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件，但每個(gè)事件的能量可從起始點(diǎn)帶走，頻率在低至千赫范圍內(nèi)。因此，用于檢測(cè)撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應(yīng)在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內(nèi)響應(yīng)。對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)械故障，如平衡和對(duì)準(zhǔn)，頻率范圍從約0.2倍的運(yùn)行速度到50-60倍運(yùn)行速度是足夠的。電氣故障需要機(jī)械故障所需的低頻和高頻段。電機(jī)會(huì)同時(shí)出現(xiàn)機(jī)械和電氣故障，這會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)。只要安裝的振動(dòng)傳感器具有足夠的帶寬和靈敏度，就可以檢測(cè)到這些故障。機(jī)械故障伴隨著沖擊、摩擦和疲勞，會(huì)產(chǎn)生比電氣故障頻率更劇烈的振動(dòng)，但凹槽除外。凹槽產(chǎn)生的振動(dòng)頻率與摩擦頻率大致相同。如果傳感器的帶寬和安裝方法足以檢測(cè)機(jī)械故障，那么它們也將檢測(cè)電氣故障。隨著技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多。

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)。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、繞組問題等原因。杭州產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

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)。紹興狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

刀具監(jiān)測(cè)技術(shù)主要可以分為兩大類：直接監(jiān)測(cè)方法和間接監(jiān)測(cè)方法。直接監(jiān)測(cè)方法通常是通過(guò)使用光學(xué)或觸覺傳感器直接觀察刀具的磨損情況。這種方法精度高，但必須進(jìn)行停機(jī)檢測(cè)，時(shí)間成本較高，因此不適用于工業(yè)生產(chǎn)。間接監(jiān)測(cè)方法則是通過(guò)監(jiān)測(cè)與刀具磨損或破損密切相關(guān)的傳感器信號(hào)，如振動(dòng)、切削力、電流功率和聲發(fā)射等，并利用建立的數(shù)學(xué)模型間接獲得刀具磨損量或刀具破損狀態(tài)。這種方法可以在機(jī)床加工過(guò)程中持續(xù)進(jìn)行，不影響加工進(jìn)度，因此更適用于在線監(jiān)測(cè)。其中，基于振動(dòng)的監(jiān)測(cè)法是一種常用的間接監(jiān)測(cè)方法。切削過(guò)程中，振動(dòng)信號(hào)包含豐富的與刀具狀態(tài)密切相關(guān)的信息。通過(guò)測(cè)量和分析振動(dòng)信號(hào)，可以有效地監(jiān)測(cè)刀具的磨損和破損情況。此外，切削力監(jiān)測(cè)法也是一種常用的間接監(jiān)測(cè)方法。加工過(guò)程中，切削力會(huì)隨著刀具狀態(tài)的變化而改變，因此通過(guò)監(jiān)測(cè)切削力的變化也可以有效地判斷刀具的狀態(tài)?？偟膩?lái)說(shuō)，刀具監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)于確保加工質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的加工需求和條件選擇合適的監(jiān)測(cè)方法和技術(shù)。紹興狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹