常見的設備監(jiān)測數(shù)據(jù)包含以下幾類:1.運行數(shù)據(jù):包括設備的運轉時間、運轉速度、負載情況、溫度、壓力等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的運行狀態(tài)和性能表現(xiàn),以便進行運行效率評估、健康狀況評估以及預測維護等。2.電氣數(shù)據(jù):包括設備的電流、電壓、功率、電阻等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的電氣性能和電能消耗情況,以便進行能效評估、設備故障診斷等。3.振動數(shù)據(jù):包括設備的振動幅值、頻率、相位等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的振動情況,以便進行故障診斷和預測維護等。4.聲音數(shù)據(jù):包括設備的聲音頻率、聲音強度、聲音特征等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的聲學性能,以便進行故障診斷和預測維護等。5.圖像數(shù)據(jù):包括設備的照片、視頻、紅外圖像等。這些數(shù)據(jù)可以反映設備的外觀、結構、熱特性等信息,以便進行故障診斷、安全檢查和維護計劃制定等。6.環(huán)境數(shù)據(jù):包括設備周圍環(huán)境的溫度、濕度、氣壓、光照等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可以反映設備所處的環(huán)境條件,以便進行設備健康評估、預測維護等。有效的刀具監(jiān)測系統(tǒng)可大幅度提效率、提高工件尺寸精度和一致性、減少生產(chǎn)成本,實現(xiàn)數(shù)控加工自動化。無錫電力監(jiān)測數(shù)據(jù)
電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預報故障發(fā)展趨勢的技術,電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢兩方面。設備狀態(tài)是指設備運行的工況,由設備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設備運行過程中產(chǎn)生的二次效應參數(shù)和產(chǎn)品質量指標參數(shù)來描述。設備狀態(tài)的類型包括:正常、異常和故障三種。設備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù),并進行分析處理,根據(jù)分析處理結果判定設備狀態(tài)。對設備進行定期或連續(xù)監(jiān)測,包括采用各種測試、分析判別方法,結合設備的歷史狀況和運行條件,弄清設備的客觀狀態(tài),獲取設備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律,為設備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設備自動控制打下基礎。南京設備監(jiān)測系統(tǒng)振動檢測儀應用于設備狀態(tài)監(jiān)測,在設備預知維修中起到了重要的作用。
電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要。以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動、噪聲、轉速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎上,利用Lab VIEW軟件構建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測。
故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法,**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測,為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航,從而提高其安全性和可靠性。故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法,**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測,為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航,從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡和數(shù)學框架以及準算數(shù)均值比數(shù)學框架指引了稀疏測度構造的新方向,同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度、香農(nóng)熵等具有等價性能的稀疏測度?;跇藴驶椒桨j和數(shù)學框架以及凸優(yōu)化技術,提出了在線更新模型權重可解釋的機器學習算法,**終可以利用模型權重來實時確認故障特征頻率,解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領域傳統(tǒng)機器學習只能輸出狀態(tài),而無法提供故障特征來確認輸出狀態(tài)的難題。盈蓓德科技可以提供更經(jīng)濟更可靠的旋轉設備健康狀態(tài)監(jiān)測方案。
電機抖動是指電機在運行過程中發(fā)生的不正常震動,可能會導致機器故障和停機時間增加,進而影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。常見的電機抖動原因包括軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機定子或轉子損傷等。為了監(jiān)測大型電機設備的健康情況,可以采用以下方法:振動監(jiān)測:通過振動傳感器安裝在電機上,實時監(jiān)測電機振動情況,如果振動超過正常范圍,則可以發(fā)出警報并停機,以防止設備損壞。溫度監(jiān)測:通過溫度傳感器監(jiān)測電機內(nèi)部和外部的溫度變化,如果發(fā)現(xiàn)異常的溫度升高,可能表明電機存在故障。潤滑油監(jiān)測:通過監(jiān)測電機內(nèi)部的潤滑油質量和油位,及時發(fā)現(xiàn)油中雜質和油位不足等問題,防止設備損壞。電流監(jiān)測:通過電流傳感器監(jiān)測電機的電流變化,可以檢測電機是否存在負載過重、不平衡等問題,及時采取措施。聲音監(jiān)測:通過麥克風或聲音傳感器監(jiān)測電機的聲音,可以判斷電機是否存在異響和雜音等異常情況,及時排除問題。以上方法可以結合使用,形成一個完整的電機健康監(jiān)測系統(tǒng),有效地預防和解決電機抖動等問題,提高設備的穩(wěn)定性和可靠性。盈蓓德科技自主開發(fā)了旋轉設備在線振動狀態(tài)監(jiān)測分析系統(tǒng)。常州EOL監(jiān)測方案
電機監(jiān)測系統(tǒng)可以防止代價高昂的停機并提高設備性能。無錫電力監(jiān)測數(shù)據(jù)
手機微電機在線自動分揀系統(tǒng)。該系統(tǒng)精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號,然后通過聲音分析算法進行質量特征值的提取,能夠與現(xiàn)有的人工檢測進行比對和分析,將以往人工檢測形成的數(shù)據(jù)集標簽,結合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產(chǎn)數(shù)量都在幾千萬臺,很適合使用深度學習等機器學習方法,因此通過機器學習方法,對大量電機特征數(shù)據(jù)(特別是故障電機)進行分析處理,對測試電機進行良品檢測和分類,準確率達到95%以上。無錫電力監(jiān)測數(shù)據(jù)
上海盈蓓德智能科技有限公司位于上海市閔行區(qū)新龍路1333號28幢328室。盈蓓德科技致力于為客戶提供良好的智能在線監(jiān)診系統(tǒng),西門子Anovis,聲音與振動分析,主動減振降噪系統(tǒng),一切以用戶需求為中心,深受廣大客戶的歡迎。公司秉持誠信為本的經(jīng)營理念,在電工電氣深耕多年,以技術為先導,以自主產(chǎn)品為重點,發(fā)揮人才優(yōu)勢,打造電工電氣良好品牌。在社會各界的鼎力支持下,持續(xù)創(chuàng)新,不斷鑄造高質量服務體驗,為客戶成功提供堅實有力的支持。