工业设备的预测性维护的市场需求显而易见。但是预防性维护想要产生业务价值、真正大规模发展却是遇到了两个难题。首先项目实施成本过高,硬件设备大多依赖进口。比如数采传感器、设备等。这导致很多企业在考虑投入产出比时比较犹豫。其次是技术需要突破,目前大多数供应商只实现了设备状态的监视,真正能实现故障准确预测的落地案例寥寥无几。供应商技术和能力还需要不断升级。预防性维护要想实现更好的应用,要在以下方面实现突破。实现基于预测的维护,提升故障诊断及预测的准确率提高软硬件产品国产化率,大幅度降低实施成本。电机智能监测和运维,其预测效果和工程造价还未达到市场接受程度。上海电机监测方案
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。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,对于电机运维来说,都还有很远的一段距离!上海耐久监测系统供应商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,以及预测状态发展趋势。
电机抖动是指电机在运行过程中发生的不正常震动,可能会导致机器故障和停机时间增加,进而影响生产效率和产品质量。常见的电机抖动原因包括轴承损坏、不平衡、轴向偏移、电机定子或转子损伤等。为了监测大型电机设备的健康情况,可以采用以下方法:振动监测:通过振动传感器安装在电机上,实时监测电机振动情况,如果振动超过正常范围,则可以发出警报并停机。温度监测:通过温度传感器监测电机内部和外部的温度变化,如果发现异常的温度升高,可能表明电机存在故障。润滑油监测:通过监测电机内部的润滑油质量和油位,及时发现油中杂质和油位不足等问题,防止设备损坏。电流监测:通过电流传感器监测电机的电流变化,可以检测电机是否存在负载过重、不平衡等问题,及时采取措施。声音监测:通过麦克风或声音传感器监测电机的声音,可以判断电机是否存在异响和杂音等异常情况,及时排除问题。以上方法可以结合使用,形成一个完整的电机健康监测系统,有效地预防和解决电机抖动等问题,提高设备的稳定性和可靠性。
柴油机状态监测与故障诊断系统是一个集数据采集与分析、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。时间域、频率域以及角度域的NVH分析方法,对汽车动力总成的各种故障进行实时识别、监测和诊断。
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。电动机是机械加工中不可或缺的必备工具,电动机在运转中常产生各种故障,为保证电动机运行安全,对电动机运行状态进行在线监测尤为重要。以三相异步电动机为研究对象,采用传感器获取电动机运行中的重要参数(振动、噪声、转速及温度等),由时/频域分析及能量分析等方法提取电动机运行特征量,构成特征向量,采用BP神经网络训练的方法建立状态识别模型,通过BP神经网络模式识别方法,判断电动机运行的状态,在此基础上,利用LabVIEW软件构建可视化监测系统,将电动机运行参数及状态实时显示在可视化界面中,完成在线智能监测。盈蓓德科技搭建了一套基于人人工智能算法的旋转类设备温度,振动状态监测、故障判断和预测性维护系统。上海智能监测介绍
盈蓓德科技通过自主开发的软件和算法,进行数控机床的刀具质量监测,提前预判刀具运行情况。上海电机监测方案
目前设备状态监测及故障预警若干关键技术可归纳如下:(1)揭示设备运行状态机械动态特性劣化演变规律。设备由非故障运行状态劣化为故障运行状态,其机械动态特性通常有一个发展演变过程。需揭示劣化过程及故障变化演变规律及发展特点,分析故障产生机理、发展原因和发展模式,构建劣化演变机械动态特性模型。(2)提取设备运行状态发展趋势特征。在役设备往往具有复杂运行状态,在长历程运行中工况和负载等非故障因素造成信号能量变化,故障趋势信息往往被非故障变化信息淹没,需较大程度上消除非故障变化造成的冗余信息,进而构建预测模型。若提取到敏感特征分量因子及模式,有望实现典型部件部位分析。上海电机监测方案
上海盈蓓德智能科技有限公司成立于2019-01-02,是一家专注于智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统的****,公司位于上海市闵行区新龙路1333号28幢328室。公司经常与行业内技术**交流学习,研发出更好的产品给用户使用。公司现在主要提供智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统等业务,从业人员均有智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统行内多年经验。公司员工技术娴熟、责任心强。公司秉承客户是上帝的原则,急客户所急,想客户所想,热情服务。盈蓓德,西门子严格按照行业标准进行生产研发,产品在按照行业标准测试完成后,通过质检部门检测后推出。我们通过全新的管理模式和周到的服务,用心服务于客户。上海盈蓓德智能科技有限公司依托多年来完善的服务经验、良好的服务队伍、完善的服务网络和强大的合作伙伴,目前已经得到电工电气行业内客户认可和支持,并赢得长期合作伙伴的信赖。