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。时间域、频率域以及角度域的NVH分析方法,可以对汽车动力总成的各种故障进行实时识别、监测和诊断。宁波旋转机械监测系统供应商
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,南通功能监测系统供应商盈蓓德科技提供一种既满足现场机械设备监测要求,实现振动数据采集及分析,造价较低的振动监测系统。
设备故障诊断首先要获取设备运行中各种状态信息,如:振动、声音、变形、位移、应力、裂纹、磨损、温度、压力、流量、电流、转速、转矩、功率等各种参数。振动信号在线监测诊断技术是设备状态监测与故障诊断的重要手段。机械振动引起的设备损坏率很高,振动大即是设备有故障的表现。对于设备的振动信号测试和分析,可获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位三个基本要素,经过对信号的分析处理和识别,可能了解到机器的振动特点、结构强弱、振动来源,故障部位和故障原因,为诊断决策提供依据,因此,利用振动信号诊断故障的技术应用**为普遍。振动信号中含有丰富的机械状态信息量,可反映设备设计是否合理、零部件是否存在缺陷、材质好坏、制造和安装质量是否符合要求、运行操作是否正常等诸多原因产生的故障。把振动信号转变为电信号后,通过采集设备数字化处理进入计算机,进行数据处理和分析,得到能反映故障状态的特征信息谱图,为进一步识别故障提供依据。
设备早期故障诊断是设备全生命周期健康状态监测诊断体系的重要环节.尽早对设备潜在的故障作出可靠判断,对于保障设备的可靠运行具有重要意义.早期故障特征提取技术是检测设备早期故障的有效工具.研究了典型的设备故障发展过程,以早期故障特征提取技术为基础,结合多技术融合方法,建立了设备全生命周期健康状态监测诊断体系,以促进设备厂家改进生产制造质量,流程工业企业优化检维修流程.应用以早期故障特征提取技术为重点的多技术融合方法,打造设备从生产制造,出厂检验到现场应用的全生命周期健康状态监测诊断闭环,实现了设备健康状态的全程可控.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。
传统维护模式中的故障后维护与定期维护将影响生产效率与产品质量,并大幅提高制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、机器学习与传感器等技术的成熟,预测性维护技术应运而生。
以各类如电机、轴承等设备为例,目前已发展到较为成熟的在线持续监测阶段,来实现查看设备是否需要维护、怎么安排维护时间来减少计划性停产等,并能够快速、有效的通过物联网接入到整个网络,将数据回传至管理中心,来实现电机设备的预测性维护。
以各类如电机、轴承等设备为例,目前已发展到较为成熟的在线持续监测阶段,来实现查看设备是否需要维护、怎么安排维护时间来减少计划性停产等,并能够快速、有效的通过物联网接入到整个网络,将数据回传至管理中心,来实现电机设备的预测性维护。 轴承的监测和诊断方法主要是通过振动信号的时域和频域信息来进行。南京NVH监测应用
盈蓓德科技能为风机提供早期有效预知传动链故障、轴承损伤、齿轮箱、发电机等故障的状态监测解决方案。宁波旋转机械监测系统供应商
作为工业领域的一种关键旋转设备,对于终端用来说,关于电机维护的主要是电气班组的设备工程师、电机维护工程师、电机检修人员等;对于电机厂家以及电机经销商来说,主要是电机售后服务工程师、电机销售人员,会涉及到电机的运行维护;险此之外,还有第三方检修人员等。目前已经有很多智能产品号称可以实现电机的预测性维护,但问题也非常多。1)传感器安装难。设备状态监测需要振动、噪声、温度传感器,通讯协议并不统一,自成体系,安装、使用、维护成本高昂。2)技术成本高。工业场景设备类型多,运行工况复杂,预测性维护算法涉及数据预处理、工业机理、机器学习,技术要求很高。3)时间成本高。预测性维护要实现,前期需要大量历史数据的支撑,数据采集、归纳、分析是一个漫长的过程。以电机预测性维护理念为**的电机智能运维,虽然被各大宣传媒体提得很多,但还远远未到落地很好乃至普及的程度,不论是预测性维护的预测效果,还是电机的智能运维的市场推广以及市场接受程度,对于电机维护人员为**的电机运维来说,都还有很远的一段距离!
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