動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數,提高異常狀態(tài)辨識的適應性與可靠性,基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律,來提高故障早期辨識能力。動力裝備全生命周期性能優(yōu)化服務方面:提供了轉子全息動平衡快速響應與服務支持、以全息譜的失衡故障確診、動力裝備轉子和軸系平衡配重方案優(yōu)化?;谖锫摼W和網絡化監(jiān)測診斷將產品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體,在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80%以上。可應用于風力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務支持創(chuàng)新模式,提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務。電機監(jiān)測和故障預判系統(tǒng)應用行業(yè)很多,助力實現工業(yè)設備數智化管理和預測性維護。南通降噪監(jiān)測價格
現代化生產企業(yè)為了極大限度地提高生產水平和經濟效益,不斷地向規(guī)?;透呒夹g技術含量發(fā)展,因此生產裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化,人們對設備的要求不僅是性能好,效率高,還要求在運行過程中少出故障,否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的。國內外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門,從許多大型設備故障和事故中逐漸認識到開展設備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設備,使其安全、可靠地運行,成為設備管理中的突出任務。對于單機連續(xù)運行的生產設備,停機損失巨大的大型機組和重大設備,不宜解體檢查的高精度設備以及發(fā)生故障后會引起公害的設備。傳統(tǒng)的事后和定期維修帶來的過剩維修或失修,使維修費用在生產成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設備運行時,對它的各個主要部位產生的物理、化學信號進行狀態(tài)監(jiān)測,掌握設備的技術狀態(tài),對將要形成或已經形成的故障進行分析診斷,判定設備的劣化程度和部位,在故障產生前制訂預知性維修計劃,確定設備維修的內容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經常保持設備的完好狀態(tài),又能充分利用零部位的使用壽命,從而延長大修間隔,縮短大修時間,減少故障停機損失。紹興研發(fā)監(jiān)測特點智能刀具監(jiān)測系統(tǒng)可大幅度提效率、提高工件尺寸精度和一致性、減少生產成本,實現數控加工自動化。
電機故障監(jiān)測系統(tǒng),電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現代電子技術和傳感器技術,對電動機運行過程中的各種參數進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規(guī)電氣參數和振動、噪聲等機械量進行測量;2、通過設定值比較法確定電機的實際工況;3、根據設定的報警閾值或動作時間發(fā)出聲光報警信號;4、通過通訊接口與plc或其它自動化設備相連實現遠程控制。設備監(jiān)測是指對設備運行狀態(tài)進行實時或定期的監(jiān)測和檢測,以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據,并對這些數據進行分析、處理和解釋,以便及時發(fā)現設備的健康狀況,并根據監(jiān)測結果制定相應的維護計劃和改進措施。設備監(jiān)測通常通過傳感器、監(jiān)測系統(tǒng)、計算機軟件等技術手段進行實現,以提高設備的可靠性、可用性和效率,降低設備故障率和維修成本,提高設備的生命周期價值。設備監(jiān)測在制造業(yè)、能源、交通、建筑、環(huán)保等領域得到廣泛應用。設備監(jiān)測一般分為以下步驟:①從設備上收集數據;②將收集到的數據傳輸至平臺;③監(jiān)控和分析收集到的設備數據。
隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發(fā)展,電機在工業(yè)生產以及家用電器中得到了應用,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,采用人工讀數的方式進行數據的測量、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,讀數誤差大,測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監(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,無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態(tài)和故障。技術實現要素: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、轉速、各相電流、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,解決現有技術中監(jiān)測參數不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術問題。盈蓓德科技開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)實現了對電動機(馬達)等旋轉設備關鍵參數實時監(jiān)測,掌握設備運行狀態(tài)。
低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,為實現早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,噪聲規(guī)律與特點分析,以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統(tǒng)的設備早期故障預測模型,這類模型大致有兩個途徑,分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型,或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態(tài)發(fā)展的參數及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評價準則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。物聯網聲學監(jiān)控系統(tǒng)以音頻數據,輔以其他設備參數,通過物聯網技術實現設備狀態(tài)的遠程感知,基于AI神經網絡技術,計算并提取設備音頻特征,從而實現設備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產效率,保證生產安全,優(yōu)化生產決策。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法,對數控機床的刀具質量進行監(jiān)測,提前預判刀具運行情況。降噪監(jiān)測價格
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。南通降噪監(jiān)測價格
低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,為實現早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,噪聲規(guī)律與特點分析,以及相關數據挖掘、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統(tǒng)的設備早期故障預測模型,這類模型大致有兩個途徑,分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型,或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態(tài)發(fā)展的參數及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評價準則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。物聯網聲學監(jiān)控系統(tǒng)以音頻數據,輔以其他設備參數,通過物聯網技術實現設備狀態(tài)的遠程感知,基于AI神經網絡技術,計算并提取設備音頻特征,從而實現設備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產效率,保證生產安全,優(yōu)化生產決策。南通降噪監(jiān)測價格