傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟,預測性維護技術應運而生。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段,來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,并能夠快速、有效通過物聯網接入到整個網絡,將數據回傳至管理中心,來實現電機設備的預測性維護。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟在線持續監測階段,來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡,將數據回傳至管理中心,來實現電機設備的預測性維護。電機狀態監測和故障診斷技術,能預報故障發展趨勢的技術。它包括識別電機狀態和預測發展趨勢兩方面。電機監測特點
預測性維護對制造業在節省成本損耗、提升企業的生產效率和產業智能化升級具有非常重要的意義。國內工業現場的存量設備數目相當可觀,絕大多數還沒采用有效的預測性維護方案,尤其是大型旋轉類設備,一般都是主要生產運行設備而且故障率相對較高,需要重點監控和維護。通過振動分析和診治對旋轉類設備進行預防性維護無疑向我們展示了一個極具發展潛力的市場。預測性維護在不久的未來將愈加凸顯工業物聯網中關鍵的應用優勢,市場規模及需求將快速增長工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。預防性維護想要產生業務價值、真正大規模發展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高,硬件設備大多依賴進口。比如數采傳感器、設備等。這導致很多企業在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破,目前大多數供應商只實現了設備狀態的監視,真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用,要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護,提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率,降低實施成本。無錫電機監測數據設備振動情況信息量豐富,將振動測試系統應用于設備狀態監測,在設備預知維修中起到了重要的作用。
傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟,預測性維護技術應運而生。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段,來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡,將數據回傳至管理中心,來實現電機設備的預測性維護。以各類如電機、軸承等設備為例,目前已發展到較為成熟在線持續監測階段,來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡,將數據回傳至管理中心,來實現電機設備預測性維護。
為了避免發生災難性電機故障的可能性,業界產生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態監測、故障診斷的需求。狀態監測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續評估。感應電機故障的早期診斷,對即將發生的故障提供足夠的警告,為企業提供基于狀態的維護和短暫停機的時間建議。電機故障監測系統,電機狀態檢測儀。電機故障監測系統是采用現代電子技術和傳感器技術,對電動機運行過程中的各種參數進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括:1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規電氣參數和振動、噪聲等機械量進行測量;2、通過設定值比較法確定電機的實際工況;3、根據設定的報警閾值或動作時間發出聲光報警信號;4、通過通訊接口與plc或其它自動化設備相連實現遠程控制。電機監測涉及到對電機運行狀態的實時監測和評估,以便及時發現潛在問題并采取適當的維護措施。
針對刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這個問題,提出一種通過通信技術獲取機床內部數據,對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合,能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型,直接將采集到數據作為輸入,得到了和傳統方法精度近似的預測模型,模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決:①現有數據是在相同的加工條件下測得的,而實際加工過程中,加工參數以及加工情景是不斷變化的,因此需要在下一步的研究中,進行變參數試驗,考慮加工參數對于刀具磨損的影響,并針對常用的一些加工場景,建立不同的模型庫。變換加工場景時,通過獲取當前場景,及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態,對模型進行實時更新,從而在實時監測過程中實現自學習,不斷提升模型的精度和預測效果。利用遠程監測設備,可以通過網絡遠程監控設備狀態。這對于分布在不同地點的設備來說尤其重要。紹興發動機監測系統
電機監測需要實時獲取和處理數據,以及及時發出警報。要求數據采集和處理要高性能的硬件和快速的算法。電機監測特點
刀具監測管理系統是我們基于精密加工行業特征,結合加工中心、車床等機械加工過程,打造的一款刀具狀態監測和壽命預測分析系統,通過采集主軸電流(負載)信號、位置信號、速度信號等30維度+數據信號,結合大數據流式處理、自然語言處理等自學習處理算法和行業多年經驗數據沉淀,構建一套完整的刀具壽命預測和狀態監控管理系統,能夠實現100%斷刀和崩刃監控,磨損監控識別率達到99%以上,提供基于刀具狀態監測和壽命預測的異常停機控制模塊,避免因刀具異常導致的產品質量損失和異常撞機事故,幫助用戶節約刀具成本30%以上,100%避免刀具異常帶來的產品質量損失,為用戶提供無憂機加工過程管理!電機監測特點