在预防性维护的应用中,振动是大型旋转等设备即将发生故障的重要指标,一是由于在大型旋转机械设备的所有故障中,振动问题出现的概率比较高;另一方面,振动信号包含了丰富的机械及运行的状态信息;第三,振动信号易于拾取,便于在不影响机械运行的情况下实行在线监测和诊断。旋转类设备的预防性维护需要重点监控振动量的变化。其预测性诊断技术对于制造业、风电等的行业的运维具有非常重大的意义。通过设备振动等状态的预测性维护,可以及时发现并解决系统及零部件存在问题。但是对于一些不是因为设备问题而存在的固有振动,振动强度的不必要增加会对部件产生有害的力,危及设备的使用寿命和质量。在这种情况下,则需要采用振动隔离技术来解决和干预,有效抑制振动和噪声的危害,避免设备故障和流程关闭。电机发生故障前进行监测和故障预测,成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。嘉兴旋转机械监测
智能振动噪声监诊系统,针对某型设备,通过机理模型分析设计出相应的传感策略,获取声音、振动、压力等多模态多维信号,随后利用数据净化、自适应分割等信号处理技术,完成有效数据转换。根据用户定制需求和已有的**知识建立诊断知识库,通过以太网将数据和知识库传递给服务器完成深度学习,实现异常检测、故障分类和异常定位,并给出设备的改进建议;同时,该产品也提供离线模式,可让用户利用既有的知识库直接进行故障判断,快速解决共性问题。该产品的技术特点是从机理模型出发,有机结合深度学习的数据挖掘优势,形成真正可依赖的人工智能。非标监测介绍监测系统利用不同工况下辅助数据所蕴含的故障发生模式信息, 提高在线环境下时序异常检测精度。
为了避免发生灾难性电机故障的可能性,业界产生对开始退化的感应电机组件进行了早期状态监测和故障诊断的需求。状态监测可在其整个使用寿命期间对感应电机的各种部件进行持续评估。感应电机故障的早期诊断,对即将发生的故障提供足够的警告,为企业提供基于状态的维护和**短停机时间建议。电机故障监测系统,电机状态检测仪。电机故障监测系统是采用现代电子技术和传感器技术,对电动机运行过程中的各种参数进行实时在线检测、分析、处理并作出相应报警或指示的装置。其基本功能包括:1、对电动机的绝缘电阻、温升等常规电气参数和振动、噪声等机械量进行测量;2、通过设定值比较法确定电机的实际工况;3、根据设定的报警阈值或动作时间发出声光报警信号;4、通过通讯接口与plc或其它自动化设备相连实现远程控制。
随着电力电子技术、自动化控制技术的不断发展,电机在工业生产以及家用电器中得到了***的应用,在市场竞争中正逐步显示自己的优势。传统的电机在线监测装置多采用电流表、电压表、功率表等较为原始的仪表来进行测量,采用人工读数的方式进行数据的测量、记录和分析,这不仅硬件冗余,系统杂乱,而且操作极为不便,更有甚者,读数误差大,测试结果不准确。有些场合需要进行电机多种参数的监测,这样就势必会加大各种测量仪器的使用以及人力资源的投入。传统的监测方法要求监测人员具有较高的技能和水平,但是由于人为误差的不可避免,这种监测方法无法做定量分析,无法更加准确、实时的掌握电机的运行状态和故障。技术实现要素:本发明提出了一种电机在线监测装置和方法,通过对扭矩、转速、各相电流、电压、温度、输入、输出功率和效率进行实时动态的监测以及对过电压、过电流、过热进行报警停机,解决现有技术中监测参数不能定量分析以及无法更加准确、实时的掌握电机运行状态和故障的技术问题。电机健康管理是基于各类数据监测和故障预测对设备完好性、可用性的评估和控制。
不停机情况下的早期故障在线监测问题.这种方式有助于实时评估轴承工作状态,避免因等待停机检查而产生延误、造成经济损失,因此对早期故障的在线检测越来越受到工业界的重视.由于在线应用场景的制约,与一般故障检测相比,早期故障在线检测具有如下需求:1)检测结果应具有较好的实时性,能尽可能快速准确地识别出早期故障;2)检测结果应具有较好的鲁棒性,能尽可能避免正常状态下轻微异常波动的影响,相比于漏报警(现有方法对成熟故障检测已较成熟),更需避免误报警;3)检测模型应具有较高的可靠性,在线检测过程中无需反复进行阈值设定和模型优化.上述需求对检测方法提出了新的挑战.在线场景下的早期故障监测基本是采用现有的早期故障监测方法、直接用于在线环境, 其通常做法包括: 从振动信号等监测数据中提取时频特征、小波特征、包络谱特征等早期故障特征, 进而构建支持向量机(Support vector machine, SVM)、朴素Bayes分类器、Fisher判别分析、人工神经网络, 单类(One-class) SVM等机器学习模型进行异常检测,人工智能和深度学习技术已在滚动轴承故障监测和诊断领域取得了成功应用。无锡设备监测技术
电机故障监测和诊断可根据当前检测的运行状态对可能发生的故障进行预判。嘉兴旋转机械监测
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