动力设备监测特点
智能船舶是指基于“网络平台”的信息技术应用,以“大数据”为基础,通过数据分析和数据处理,实现运行船舶的智能感知、判断分析和决策控制,从技术、设备、管理等多个层面保证船舶航行的安全和效率,大幅减少甚至杜绝人为或外部因素造成的各种事故。其主要目标就是安全、经济、高效、环保。而智能机舱是通过综合状态监测系统所获得的设备信息和数据,实现对机舱内机械设备的运行状态、健康状况进行分析和评估,进而完成设备操作辅助决策和维护保养计划的综合管控系统。它能及时地、准确地对多种异常状态或故障状态做出诊断,预防或消除故障,把故障损失降低到较低水平,同时对设备的运行进行必要的决策支持,提高设备运行的可靠性、安全性和有效性,也能确定设备的良好维护时间,降低设备全寿命周期费用,增加设备的稳定性。近日,盈蓓德成功交付了InsightlO智能监测系统,就是智能船舶中的智能机舱系统,这一创新技术将为船舶行业带来全新的智能化管理体验,标志着船舶行业智能化新篇章的开启。InsightlO智能监测系统是盈蓓德经过长期研发的成果,该系统能够实时监测机舱设备的各项运行数据。电机状态监测是用于实时监测和评估电机运行状况的技术。这种监测有助于及早发现潜在问题,预测电机故障。动力设备监测特点
电力系统中发电机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。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。南通电力监测公司温度监测是电机监测中常用的一种方法,通过埋置在电机内部的温度传感器,实时监测电机的运行温度。
电机马达监控系统适用于石油、化工、电力、煤炭、冶金、造纸、水泥等行业,可以实时对低压电动机的运行状态进行监测,对电机各类故障进行监测并存储故障信息,可以生成各类实时曲线(电压曲线、电流曲线等),为电机节能提供依据,并可实现电机节能管理。系统特点:1实时监测电机回路石化、电力、水泥等电机用量大户,需要对电机进行实时监测,监测内容包括电机的电流、电压、电能、频率、电机状态(起动、停止、报警、故障)等。在要求较高的场所还要对工艺参数进行监测,例如温度、压力等。本系统不仅可以监测电机电压、电流还能做能耗统计,工艺参数监测,可以大幅提高企业自动化程度。2集中监控,利于节能马达监控系统对用电大户电机进行实时能耗监测,监测到的数据可以作为节能依据,并可通过系统进行节能控制,利于电机节能应用。3提高自动化水平.电机监控系统是应用电力自动化技术、计算机技术和信息传输技术,集保护、监测、控制、通信等功能于一体的综合系统,
电机等振动设备在运行中,伴随着一些安全问题,振动数据会发生变化,如果不及时发现,容易导致起火或,造成大量的财产损失,而这些问题具有突发性和不准确性,应对这种情况,需要一种手段去解决。无线振动传感器直接读取原始加速度数据,准确可靠,避免后期计算出现较大误差。本传感器采用无线通讯方式,低功耗设计,一次性锂亚电池供电,具有容量大、耐高温、不宜爆等特点,工作原理:将传感器分布式安装在各类电机、风机、振动平台、回转窑、传送设备等需要振动监测的设备上实时采集振动数据,然后通过无线方式将数据发送给采集端,采集端将数据解析、显示或传输。系统能实时在线监测出设备异常,发出预警,避免事故发生。产品特点(1)实时性:系统实时在线监测电机等振动参数,避免了由于电机突然缺相、线圈故障,堵转、固定螺栓松动、负载过高和人为错误操作等发生的事故。(2)便捷性:采用无线传输方式,传感器安装,解决了以往因为空间狭小、不能布线、安装成本高等问题。(3)可靠性:采用先进成熟的传感技术和无线传输技术,抗干扰力强,传输距离远,读数准确,可靠性高。使用温度传感器来监测电机各个部件温度。过高的温度表明电机运行不正常,由于负载过大、绕组问题等原因。
早期故障信息具有明显的低信噪比微弱信号的特征,为实现早期故障有效分析,涉及方法包括:多传感系统检测及信息融合,非平稳及非线性信号处理,故障征兆量和损伤征兆量信号分析,噪声规律与特点分析,以及相关数据挖掘、盲源分离、粗糙集等方法。故障预测模型构建。构建基于智能信息系统的设备早期故障预测模型,模型大致有两个途径,分别是物理信息预测模型以及数据信息预测模型,或构建这两类预测模型相融合的预测模型。运行状态劣化的相关评价参数、模式及准则。如表征设备状态发展的参数及特征模式,状态发展评价准则及条件,面向安全保障的决策理论方法,稳定性、可靠性及维修性评估依据及判据等。物联网声学监控系统,辅以其他设备参数,通过物联网技术实现设备状态的远程感知,基于AI神经网络技术,计算并提取设备音频特征,从而实现设备运行状态实时评估与故障早期识别。帮助企业用户提升生产效率,保证生产安全,优化生产决策。常用的电机监测方法包括振动监测、温度监测、润滑油监测、电流监测和声音监测等。这些方法可以结合使用。电力监测设备
利用远程监测设备,可以通过网络远程监控设备状态。这对于分布在不同地点的设备来说尤其重要。动力设备监测特点
针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这个问题,提出一种通过通信技术获取机床内部数据,对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合,能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型,直接将采集到数据作为输入,得到了和传统方法精度近似的预测模型,模型在训练集和在线验证试验中的表现都符合预期。刀具磨损状态识别的方法在投入使用时还有一些问题有待解决:①现有数据是在相同的加工条件下测得的,而实际加工过程中,加工参数以及加工情景是不断变化的,因此需要在下一步的研究中,进行变参数试验,考虑加工参数对于刀具磨损的影响,并针对常用的一些加工场景,建立不同的模型库。变换加工场景时,通过获取当前场景,及时匹配相应的预测模型即可。②本研究中模型是一个固定的模型。今后需要根据实时的信号以及已知的磨损状态,对模型进行实时更新,从而在实时监测过程中实现自学习,不断提升模型的精度和预测效果。动力设备监测特点
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