随着电力电子技术、自动化控制技术的不断发展,电机在工业生产以及家用电器中得到了***的应用,在市场竞争中正逐步显示自己的优势。传统的电机在线监测装置多采用电流表、电压表、功率表等较为原始的仪表来进行测量,采用人工读数的方式进行数据的测量、记录和分析,这不仅硬件冗余,系统杂乱,而且操作极为不便,更有甚者,读数误差大,测试结果不准确。有些场合需要进行电机多种参数的监测,这样就势必会加大各种测量仪器的使用以及人力资源的投入。传统的监测方法要求监测人员具有较高技能和水平,但是由于人为误差的不可避免,这种监测方法无法做定量分析,无法更加准确、实时的掌握电机的运行状态和故障。技术实现要素:本发明提出了一种电机在线监测装置和方法,通过对扭矩、转速、各相电流、电压、温度、输入、输出功率和效率进行实时动态的监测以及对过电压、过电流、过热进行报警停机,解决现有技术中监测参数不能定量分析以及无法更加准确、实时的掌握电机运行状态和故障的技术问题。盈蓓德科技开发的电机监测和故障预判系统,助力实现工业设备数智化管理和预测性维护。常州设备监测数据
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。绍兴设备监测数据盈蓓德科技提供一种满足大型电机设备监测要求,实现振动数据采集及分析,造价较低的振动监测系统。
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。
刀具监测主要采用人工检测、离线检测和在线检测三种策略。人工检查是指工人在加工过程中可以凭经验检查刀具的状态;离线检测是在加工前专门对刀具进行检测,预测其寿命,看是否能胜任当前的加工;在线检测又称实时检测,是在加工过程中对刀具进行实时检测,并根据检测结果做出相应的处理。目前刀具检测的算法有很多,有的是利用理论计算刀具上应力的变化来判断刀具的损伤.有的是利用时间序列分析来检测刀具,有的是利用神经网络技术来检测刀具。还有的是利用小波变换理论和神经网络技术来检测刀具,但都是以理论为主。考虑到刀具的塑性损伤在数控加工中很少发生,磨损对数控加工安全性影响很小,并且可以通过离线检测进行加工,通过在线检测,可以判断微裂纹在当前载荷条件下是否会扩展。如果有可能扩大,我们认为载 荷是危险的,通过减少刀具的进给量来减少刀具上的载荷,以保证刀具安全性。电机设备的许多故障信息可以通过信号变换的诊断方法以调制的形式存在于所监测的电气信号及振动信号之中。
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。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。杭州电机监测台
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。常州设备监测数据
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。常州设备监测数据
上海盈蓓德智能科技有限公司是一家集研发、制造、销售为一体的****,公司位于上海市闵行区新龙路1333号28幢328室,成立于2019-01-02。公司秉承着技术研发、客户优先的原则,为国内智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统的产品发展添砖加瓦。在孜孜不倦的奋斗下,公司产品业务越来越广。目前主要经营有智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统等产品,并多次以电工电气行业标准、客户需求定制多款多元化的产品。我们以客户的需求为基础,在产品设计和研发上面苦下功夫,一份份的不懈努力和付出,打造了盈蓓德,西门子产品。我们从用户角度,对每一款产品进行多方面分析,对每一款产品都精心设计、精心制作和严格检验。上海盈蓓德智能科技有限公司严格规范智能在线监诊系统,西门子Anovis,声音与振动分析,主动减振降噪系统产品管理流程,确保公司产品质量的可控可靠。公司拥有销售/售后服务团队,分工明细,服务贴心,为广大用户提供满意的服务。