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。电机状态监测技术可帮助运行维护人员摆脱被动检修和不太理想的定期检修的困境,实现“预知”维修。上海专业监测
故障诊断可以根据状态监测系统提供的信息来查明导致系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化发生的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。电机故障诊断基本方法主要有:1、电气分析法,通过频谱等信号分析方法对负载电流的波形进行检测从而诊断出电机设备故障的原因和程度;检测局部放电信号;对比外部施加脉冲信号的响应和标准响应等;2、绝缘诊断法,利用各种电气试验装置和诊断技术对电机设备的绝缘结构和参数、工作性能是否存在缺陷做出判断,并对绝缘寿命做出预测;3、温度检测方法,采用各种温度测量方法对电机设备各个部位的温升进行监测,电机的温升与各种故障现象相关;4、振动与噪声诊断法,通过对电机设备振动与噪声的检测,并对获取的信号进行处理,诊断出电机产生故障的原因和部位,尤其是对机械上的损坏诊断特别有效。5、化学诊断的方法,可以检测到绝缘材料和润滑油劣化后的分解物以及一些轴承、密封件的磨损碎屑,通过对比其中一些化学成分的含量,可以判断相关部位元件的破坏程度。电力监测用模型解决了状态监测与故障诊断领域传统机器学习只能输出状态,而无法提供故障特征来确认输出状态的难题。
从整体网络架构来看,智能振动噪声监诊子系统利用安装在设备上的传感器节点获取设备的健康状态监测信号和运行参数数据,经网络层集中上传至设备健康监测物联网综合管理平台,实现数据传输。应用层实现监测信号的分析、故障特征提取、故障诊断及预测功能,实现智能化管理、应用和服务。设备健康监测物联网综合管理平台具有强大的数据采集分析处理、数据可视、设备运维、故障诊断、故障报警等功能。通过实时监测查看、统计、追溯,实现对其管辖设备的实时监测和运行维护,基于运行信息和检修信息、自动生成设备管理报表,实现设备可靠性、故障数据、更换备件等信息统计,为维修方案提供依据。
基于交流电机的特征量:通过故障机理分析可知,交流电机运行过程中,其故障与否必然表现为一些特征参量的变化,根据诊断需要,选择有代表性的特征参量为该设备在线监测的被测信号,准确地提取这些故障特征量,这是故障诊断的关键。故障特征量,特别是反映早期故障征兆的信号往往比较弱,而相应的背景噪声比较弱,常规的监测方法,因受传感器的准确性、微处理器的速度、A/D转换的分辨率与转换速度等硬件条件限制,以及一般的数据处理方式的不足,很难满足提取这些特征量的要求,需要采用一些特殊的电工测量手段与信号处理方法。例如小波变换原理的应用。电机故障的现代分析方法:基于信号变换的诊断方法电机设备的许多故障信息是以调制的形式存在于所监测的电气信号及振动信号之中,如果借助于某种变换对这些信号进行解调处理,就能方便地获得故障特征信息,以确定电机设备所发生的故障类型。故障诊断可以根据状态监测系统提供信息来查明失调的原因或性质,判断劣化发生部位,预测状态发展趋势。
电力系统中发电机的单机容量越大型发电机在电力生产中处于主力位置,同时大型发电机由于造价昂贵,结构复杂,一旦遭受损坏,需要的检修期长,因此要求有极高的运行可靠性。就我国目前和今后很长一段时间内的缺电、用电紧张的状况而言,发电机的年运行小时数目和满负荷率都较以往高出很多,备用容量很少的情况下,其运行可靠性显得尤为重要和突出。因此对大型机组进行在线监测与诊断,做到早期预警以防止事故的发生或扩大具有重要的现实意义。通常对发电机的“监测”与“诊断”在内容上并无明确的划分界限,可以说监测的数据和结果即为诊断的依据。监测利用各种传感器在电机运行时对电机的状态提取相关数据。故障诊断使用计算机及其相应智能软件,根据传感器提供的信息,对故障进行分类定位,确定故障的严重程度并提出处理意见。因此状态监测和故障诊断是一项工作的两个部分,前者是后者的基础,后者是前者的分析与综合。电机状态监测技术可帮助运行维护人员摆脱被动检修和不太理想的定期检修的困境,按照设备内部实际的运行状况,合理的安排检修工作,实现所谓“预知”维修。这样既可避免由于设备突然损坏,停止运行带来的损失,又可充分发挥设备的作用。测量电机关键参数,利用AI融合工业机理算法,构建各类故障模型库,实现边缘侧数据实时分析和决策。无锡功能监测技术
监测利用各种传感器在电机运行时对电机的状态提取相关数据。故障诊断使用计算机及其相应智能软件。上海专业监测
柴油机状态监测与故障诊断系统是一种集数据采集与分析、状态监测、故障诊断为一体的多任务处理系统, 可实现柴油机监测、保护、分析、诊断等功能。包括数据采集与工况监测、活塞缸套磨损监测分析、主轴承磨损状态监测分析、气阀间隙异常监测分析和瞬时转速监测分析等各种功能。信号分析、特征提取及诊断原理是每个监测诊断子功能的部分, 各子功能都有相应的信号分析与特征提取方法, 包括信号预处理、时域、频域分析、小波分析等, 自动形成反映柴油机运行状态的特征量, 为系统的诊断推理提供信息来源。采用模糊聚类理论来检验特征参量的有效性、建立故障标准征兆群, 并运用模糊贴近度来实施故障类型的诊断识别。上海专业监测