作為工業領域的一種關鍵旋轉設備,對于終端用來說,關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師、電機維護工程師、電機檢修人員等;對于電機廠家以及電機經銷商來說,主要是電機售后服務工程師、電機銷售人員,會涉及到電機的運行維護;險此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經有很多智能產品號稱可以實現電機的預測性維護,但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態監測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協議并不統一,自成體系,安裝、使用、維護成本高昂。2)技術成本高。工業場景設備類型多,運行工況復雜,預測性維護算法涉及數據預處理、工業機理、機器學習,技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現,前期需要大量歷史數據的支撐,數據采集、歸納、分析是一個漫長的過程。以電機預測性維護的理念為原型的電機智能運維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度,不論是預測性維護的預測效果,還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,對于電機維護人員的電機運維來說,都還有很遠的一段距離!電機驅動的生產線。同時監測多個電機的狀態,協調故障診斷和預測性維護,增加了監測的復雜性。南通混合動力系統監測公司
物聯網技術為設備狀態監測診斷帶來了設備狀態無線監測?高速數據傳輸?邊緣計算和精細化診斷分析等先進技術。本項目相關的狀態監測技術是要解決海量終端(傳感器數據)的聯接、管理、實時分析處理。關鍵技術包含海量數據的采集和傳輸技術、信號處理技術和邊緣計算技術。對設備進行診斷目的,是了解設備是否在正常狀態下運轉,為此需測定有關設備的各種量,即信號。如果捕捉到的信號能直接反映設備的問題,如溫度的測值,則與設備正常狀態偽規定值相比較即可。但測到的聲波或振動信號一般都伴有雜音和其他干擾,放大多需濾波。回轉機械的振動和噪聲就是一例。一般測到的波形和數值沒有一定規則,需要把表示信號特征的量提取出來,以此數值和信號圖象來表示測定對象的狀態就是信號處理技術其次邊緣計算與云計算協同工作。云計算聚焦非實時、長周期數據的大數據分析,能夠在周期性維護、故障隱患綜合識別分析,產品健康度檢查等領域發揮特長。邊緣計算聚焦實時、短周期數據的分析,能更好地支撐故障的實時告警,快速識別異常,毫秒級響應;此外,兩者還存在緊密的互動協同關系。邊緣計算既靠近設備,更是云端所需數據的采集單元,可以更好地服務于云端的大數據分析。南京產品質量監測應用檢測設備的不平衡、磨損和軸承故障等問題,通過分析振動數據,如幅值、頻譜和相位等,判斷設備健康狀況。
電機等振動設備在運行中,伴隨著一些安全問題,振動數據會發生變化,如果不及時發現,容易導致起火或,造成大量的財產損失,而這些問題具有突發性和不準確性,難以預知,應對這種情況,需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據,準確可靠。本傳感器采用無線通訊方式,低功耗設計,一次性鋰亞電池供電,具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點,工作原理:將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據,然后通過無線方式將數據發送給采集端,采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常,發出預警,避免事故發生。特點(1)實時性:系統實時在線監測電機等振動參數,避免了由于電機突然缺相、線圈故障,堵轉、固定螺栓松動、負載過高和人為錯誤操作等發生的事故。(2)便捷性:系統采用無線傳輸方式,傳感器安裝,解決了以往因為空間狹小、不能布線、安裝成本高等問題。(3)可靠性:系統采用先進成熟的傳感技術和無線傳輸技術,抗干擾力強,傳輸距離遠,讀數準確,可靠性高。
為了避免發生災難性電機故障的可能性,業界產生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態監測、故障診斷的需求。狀態監測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續評估。感應電機故障的早期診斷,對即將發生的故障提供足夠的警告,為企業提供基于狀態的維護和短暫停機的時間建議。電機故障監測系統,電機狀態檢測儀。電機故障監測系統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。在實際工業環境中,存在許多環境噪聲,可能干擾電機監測系統的信號。需要采用高度靈敏的傳感器和濾波技術。
電機狀態監測是了解和掌握電機在使用過程中的狀態,確定其整體或局部正常或異常,以及早期發現故障及其原因,并預報故障發展趨勢的重要技術。這種監測主要包括識別電機狀態和預測發展趨勢兩個方面。電機狀態監測可以通過多種方式進行,包括電流監測、溫度監測、振動監測、聲音監測和光學監測等。電流監測可以判斷電機是否正常運行,如電流過高或過低可能意味著電機受阻或負載過重。溫度監測可以預防設備過熱問題的發生,過熱可能會對設備性能和壽命造成負面影響。振動監測可以及時發現并解決設備的振動問題,如轉子不平衡、軸承損壞等。聲音監測可以及時發現并解決設備的噪音問題,如軸承損壞、不平衡等。光學監測則可以幫助設備操作員及時發現異常情況,例如電機的偏移、卡住或損壞等。除了以上監測方法,還有基于數學模型和人工智能的故障診斷方法。基于數學模型的方法主要是利用電機的數學模型,結合傳感器采集的數據,對電機的狀態進行估計和預測。基于人工智能的方法則主要是利用機器學習、深度學習等人工智能技術,對歷史數據進行分析和學習,實現對電機狀態的監測和故障預警。常用的電機監測方法包括振動監測、溫度監測、潤滑油監測、電流監測和聲音監測等。這些方法可以結合使用。嘉興減振監測系統
電機監測系統產生大量的數據,包括振動數據、電流數據等。有效地處理和分析這些大量數據是一項挑戰。南通混合動力系統監測公司
振動的監測是機械設備狀態監測與故障診斷的重要手段之一。通過對機械設備在運行過程中產生的振動信號進行測量、分析和處理,可以獲取設備的狀態信息,進而判斷設備的健康狀況,預測故障發展趨勢,及時發現并處理潛在問題。振動的監測方法通常可以分為定期點檢、隨機點檢和長期監測等幾種方式。定期點檢是按照預定的時間間隔對設備進行振動測量,適用于對設備狀態進行定期檢查和評估。隨機點檢則是在設備運行過程中,根據需要對設備進行振動測量,適用于對設備狀態進行實時跟蹤和監測。長期監測則是對設備進行連續不斷的振動監測,適用于對設備狀態進行長期跟蹤和分析。在振動監測中,常用的傳感器包括加速度計、速度計和位移計等。這些傳感器可以測量設備在不同方向上的振動信號,并將振動信號轉換為電信號進行傳輸和處理。通過對振動信號的分析,可以獲取設備的振動特征參數,如振動幅值、頻率、相位等,進而判斷設備的運行狀態和故障類型。總之,振動的監測是機械設備狀態監測與故障診斷的重要手段之一。通過對振動信號的測量、分析和處理,可以及時發現并處理潛在問題,提高設備的可靠性和生產效率。同時,振動監測技術還可以為設備的預測性維護和優化運行提供有力支持。南通混合動力系統監測公司