现代化生产企业为了极大限度地提高生产水平和经济效益,不断地向规模化和高技术技术含量发展,因此生产装置趋向大型化、高速高效化、自动化和连续化,人们对设备的要求不仅是性能好,效率高,还要求在运行过程中少出故障,否则因故障停机带来的损失是十分巨大的。国内外化工、石化、电力、钢铁和航空等部门,从许多大型设备故障和事故中逐渐认识到开展设备故障诊断的重要性。管理好用好这些大型设备,使其安全、可靠地运行,成为设备管理中的突出任务。对于单机连续运行的生产设备,停机损失巨大的大型机组和重大设备,不宜解体检查的高精度设备以及发生故障后会引起公害的设备。传统事后维修和定期维修带来的过剩维修或失修,使维修费用在生产成本中所占比重很大。状态监测维修是在设备运行时,对它的各个主要部位产生的物理化学信号进行状态监测,掌握设备的技术状态,对将要形成或已经形成的故障进行分析诊断,判定设备的劣化程度和部位,在故障产生前制订预知性维修计划,确定设备维修的内容和时间。因此状态监测维修既能经常保持设备的完好状态,又能充分利用零部位的使用寿命,从而延长大修间隔,缩短大修时间,减少故障停机损失。监测工作需要及时更新数据,以保持对市场的了解。无锡EOL监测台
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。常州监测控制策略电机监测系统可以提高预防性维护效率,防止代价高昂的停机并提高设备性能。
基于数据的故障检测与诊断方法能够对海量的工业数据进行统计分析和特征提取,将系统的状态分为正常运行状态和故障状态,可视为模式识别任务。故障检测是判断系统是否处于预期的正常运行状态,判断系统是否发生异常故障,相当于一个二分类任务。故障诊断是在确定发生故障的时候判断系统处于哪一种故障状态,相当于一个多分类任务。因此,故障检测和诊断技术的研究类似于模式识别,分为4个的步骤:数据获取、特征提取、特征选择和特征分类。1)数据获取步骤是从过程系统收集可能影响过程状态的信号,包括温度、流量等过程变量;2)特征提取步骤是将采集的原始信号映射为有辨识度的状态信息;3)特征选择步骤是将与状态变化相关的变量提取出来;4)特征分类步骤是通过算法将前几步中选择的特征进行故障检测与诊断。在大数据这一背景下,传统的基于数据的故障检测与诊断方法被广泛应用,但是,这些方法有一些共同的缺点:特征提取需要大量的知识和信号处理技术,并且对于不同的任务,没有统一的程序来完成。此外,常规的基于机器学习的方法结构较浅,在提取信号的高维非线性关系方面能力有限。
在工业现场的预防性维护应用中,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。设备振动情况信息量丰富,振动测试系统应用于设备状态监测,在设备预知维修中起到了重要的作用。
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。预计到2025年,缺口在1.3~3.7万人之间,这也反映出自动驾驶行业发展的旺盛需求和竞争激烈的现状。温州混合动力系统监测
监测结果的分析可以帮助我们了解市场的趋势和变化。无锡EOL监测台
电机作为工业世界的支柱,在发电、制造和运输业等各机械领域发挥着至关重要的作用。电机*常见的应用场景如:泵、压缩机、鼓风机、风扇、机床、起重机、输送机和电动汽车等。全球产生的总电能的50%以上用于电机,感应电机消耗了约60%的工业电力。由于低成本、坚固耐用、功率重量比高以及对各种操作条件的适应性,感应电机在所有行业的部署中的应用范围都稳步提升。感应电机的可靠性至关重要,以确保该后续流程工业的健康持续运行。然而,感应电机面临的不可避免的热应力、环境变化、机械应力、外部负载变化、电流偏差、润滑不足和密封不良、多尘环境、制造缺陷和自然老化等因素。使得其不可避免的产生一些意外故障。这些故障若在其初级阶段被忽视,极易导致灾难性的电机故障和次生灾害,如流程关闭及严重的人员伤亡,这就带来巨大的经济损失和负面社会效应。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。通俗地说。无锡EOL监测台