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紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023年11月09日

預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)運(yùn)而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修,主要是對(duì)設(shè)備在運(yùn)行中產(chǎn)生的二次效應(yīng)(如振動(dòng)、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進(jìn)行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)分析,診斷并預(yù)測(cè)設(shè)備故障的發(fā)展趨勢(shì),提前制定預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃并實(shí)施檢維修的行為。

總體來(lái)看,狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是判斷預(yù)測(cè)性維護(hù)是否合理的根本所在,數(shù)據(jù)狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程傳輸上傳相對(duì)已經(jīng)比較成熟,而狀態(tài)預(yù)測(cè)和故障診斷主要還是依靠人工分析實(shí)現(xiàn),診斷分析人員通過(guò)趨勢(shì)?波形?頻譜等專業(yè)分析工具,結(jié)合傳動(dòng)結(jié)構(gòu)?機(jī)械部件參數(shù)等信息,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的精細(xì)定位。其發(fā)展趨勢(shì)是將物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)引入狀態(tài)預(yù)測(cè)及故障的智能診斷,從而降低誤判概率,大幅提升診斷效率和準(zhǔn)確性。 監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品的包裝和宣傳策略。紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹,監(jiān)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,**終實(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。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)了大量與基尼指數(shù)、峭度等具有等價(jià)性能的稀疏測(cè)度。基于標(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。 紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹電機(jī)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)判系統(tǒng)應(yīng)用行業(yè)很多,助力實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹,監(jiān)測(cè)

    電機(jī)作為工業(yè)世界的支柱,在發(fā)電、制造和運(yùn)輸業(yè)等各機(jī)械領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。電機(jī)*常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景如:泵、壓縮機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)、風(fēng)扇、機(jī)床、起重機(jī)、輸送機(jī)和電動(dòng)汽車等。全球產(chǎn)生的總電能的50%以上用于電機(jī),感應(yīng)電機(jī)消耗了約60%的工業(yè)電力。由于低成本、堅(jiān)固耐用、功率重量比高以及對(duì)各種操作條件的適應(yīng)性,感應(yīng)電機(jī)在所有行業(yè)的部署中的應(yīng)用范圍都穩(wěn)步提升。感應(yīng)電機(jī)的可靠性至關(guān)重要,以確保該后續(xù)流程工業(yè)的健康持續(xù)運(yùn)行。然而,感應(yīng)電機(jī)面臨的不可避免的熱應(yīng)力、環(huán)境變化、機(jī)械應(yīng)力、外部負(fù)載變化、電流偏差、潤(rùn)滑不足和密封不良、多塵環(huán)境、制造缺陷和自然老化等因素。使得其不可避免的產(chǎn)生一些意外故障。這些故障若在其初級(jí)階段被忽視,極易導(dǎo)致災(zāi)難性的電機(jī)故障和次生災(zāi)害,如流程關(guān)閉及嚴(yán)重的人員傷亡,這就帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失和負(fù)面社會(huì)效應(yīng)。為了避免發(fā)生災(zāi)難性電機(jī)故障的可能性,業(yè)界產(chǎn)生對(duì)開(kāi)始退化的感應(yīng)電機(jī)組件進(jìn)行了早期狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測(cè)可在其整個(gè)使用壽命期間對(duì)感應(yīng)電機(jī)的各種部件進(jìn)行持續(xù)評(píng)估。感應(yīng)電機(jī)故障的早期診斷,對(duì)即將發(fā)生的故障提供足夠的警告,為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護(hù)和*短停機(jī)時(shí)間建議。通俗地說(shuō)。

基于交流電機(jī)的特征量: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)生的故障類型。常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換等。工業(yè)噪聲的監(jiān)測(cè)檢測(cè)可以減少對(duì)工人聽(tīng)力的損害,提高工作效率和生活質(zhì)量。

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工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見(jiàn),但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生業(yè)務(wù)、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過(guò)高,硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口。比如數(shù)采傳感器、設(shè)備等。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無(wú)幾。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù),提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國(guó)產(chǎn)化率,降低實(shí)施成本。遠(yuǎn)程終端廣泛應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè),能夠進(jìn)行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計(jì)算,通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、設(shè)備數(shù)據(jù)機(jī)理分析、統(tǒng)計(jì)分析等大數(shù)據(jù)分析,對(duì)設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評(píng)判,從而切實(shí)有效的提高設(shè)備的維護(hù)能力。遠(yuǎn)程終端可實(shí)現(xiàn)對(duì)電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢,分析計(jì)量故障等信息,及時(shí)發(fā)現(xiàn)計(jì)量異常。現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)箱開(kāi)門、斷電、設(shè)備運(yùn)行等異常信息也能夠主動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息到監(jiān)測(cè)中心,實(shí)現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和可靠性。設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)診很有必要。監(jiān)測(cè)工作需要關(guān)注新產(chǎn)品的研發(fā)和上市情況,以了解市場(chǎng)的反應(yīng)和需求。紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和功能。紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的預(yù)防性維護(hù)應(yīng)用中,振動(dòng)是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo),一是在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中,振動(dòng)問(wèn)題出現(xiàn)的概率比較高;另一方面,振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息;第三,振動(dòng)信號(hào)易于拾取,便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實(shí)行在線監(jiān)測(cè)和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點(diǎn)監(jiān)控振動(dòng)量的變化。其預(yù)測(cè)性診斷技術(shù)對(duì)于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過(guò)設(shè)備振動(dòng)等狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問(wèn)題。但是對(duì)于一些不是因?yàn)樵O(shè)備問(wèn)題而存在的固有振動(dòng),振動(dòng)強(qiáng)度的不必要增加會(huì)對(duì)部件產(chǎn)生有害的力,危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下,則需要采用振動(dòng)隔離技術(shù)來(lái)解決和干預(yù),有效抑制振動(dòng)和噪聲的危害,避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。紹興產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)介紹

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