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振動的監測是機械設備狀態監測與故障診斷的重要手段之一。通過對機械設備在運行過程中產生的振動信號進行測量、分析和處理，可以獲取設備的狀態信息，進而判斷設備的健康狀況，預測故障發展趨勢，及時發現并處理潛在問題。振動的監測方法通?？梢苑譃槎ㄆ邳c檢、隨機點檢和長期監測等幾種方式。定期點檢是按照預定的時間間隔對設備進行振動測量，適用于對設備狀態進行定期檢查和評估。隨機點檢則是在設備運行過程中，根據需要對設備進行振動測量，適用于對設備狀態進行實時跟蹤和監測。長期監測則是對設備進行連續不斷的振動監測，適用于對設備狀態進行長期跟蹤和分析。在振動監測中，常用的傳感器包括加速度計、速度計和位移計等。這些傳感器可以...

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數據會發生變化，如果不及時發現，容易導致起火或，造成大量的財產損失，而這些問題具有突發性和不準確性，應對這種情況，需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據，準確可靠，避免后期計算出現較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設計，一次性鋰亞電池供電，具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據，然后通過無線方式將數據發送給采集端，采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常，發出預警，避免事故發生。產品特點(1)實時性...

電機狀態監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，確定其整體或局部正?；虍惓?，早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的技術，電機狀態監測與故障診斷技術包括識別電機狀態監測和預測發展趨勢兩方面。設備狀態是指設備運行的工況，由設備運行過程中的各種性能參數以及設備運行過程中產生的二次效應參數和產品質量指標參數來描述。設備狀態的類型包括：正常、異常和故障三種。設備狀態監測是通過測定以上參數，進行分析處理，根據分析處理結果判定設備狀態。對設備進行定期或連續監測，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，獲取設備性能發展的趨勢規律，為設備的性能評...

電機狀態監測和故障診斷技術是一種了解掌握電機在使用過程中狀態，確定其整體或局部正?；虍惓＃缙诎l現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的技術，電機狀態監測與故障診斷技術包括識別電機狀態監測和預測發展趨勢兩方面。設備狀態是指設備運行的工況，由設備運行過程中的各種性能參數以及設備運行過程中產生的二次效應參數和產品質量指標參數來描述。設備狀態的類型包括：正常、異常和故障三種。設備狀態監測是通過測定以上參數，并進行分析處理，根據分析處理結果判定設備狀態。對設備進行定期或連續監測，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，獲取設備性能發展的趨勢規律，為設備的性能評價...

早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態發展的參數及特征模式，狀態發展評價準則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。物聯網聲學監控系統，輔以其他設備參數，通...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了大的應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機...

深度學習技術已經在滾動軸承故障監測和診斷領域取得了成功應用, 但面對不停機情況下的早期故障在線監測問題, 仍存在著早期故障特征表示不充分、誤報警率高等不足. 為解決上述問題, 本文從時序異常檢測的角度出發, 提出了一種基于深度遷移學習的早期故障在線檢測方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網絡, 通過構建具有改進的比較大均值差異正則項和Laplace正則項的損失函數, 在自適應提取不同域數據的公共特征表示同時, 提高正常狀態和早期故障狀態之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時序異常模式的在線檢測模型, 利用離線軸承正常狀態的排列熵值構建報警閾值, 實現在線數據中異常序列...

智能船舶是指基于“網絡平臺”的信息技術應用，以“大數據”為基礎，通過數據分析和數據處理，實現運行船舶的智能感知、判斷分析和決策控制，從技術、設備、管理等多個層面保證船舶航行的安全和效率，大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故。其主要目標就是安全、經濟、高效、環保。而智能機艙是通過綜合狀態監測系統所獲得的設備信息和數據，實現對機艙內機械設備的運行狀態、健康狀況進行分析和評估，進而完成設備操作輔助決策和維護保養計劃的綜合管控系統。它能及時地、準確地對多種異常狀態或故障狀態做出診斷，預防或消除故障，把故障損失降低到較低水平，同時對設備的運行進行必要的決策支持，提高設備運行的可靠性、安全性和有效...

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數據會發生變化，如果不及時發現，容易導致起火或，造成大量的財產損失，而這些問題具有突發性和不準確性，應對這種情況，需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據，準確可靠，避免后期計算出現較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設計，一次性鋰亞電池供電，具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據，然后通過無線方式將數據發送給采集端，采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常，發出預警，避免事故發生。產品特點(1)實時性...

在數控機床中，刀具的監測對于確保加工質量和提高生產效率至關重要。刀具監測主要包括刀具磨損監測和刀具狀態監測。刀具磨損監測可以通過多種方法實現，其中一種常用的方法是利用傳感器監測切削過程中的物理參數變化，如切削力、振動和溫度等。當刀具磨損到一定程度時，這些物理參數會發生變化，通過監測這些變化可以間接判斷刀具的磨損情況。此外，還可以采用直接監測方法，如使用光學或觸覺傳感器直接觀察刀具的磨損情況。除了刀具磨損監測，刀具狀態監測也是數控機床中的重要環節。刀具狀態監測可以通過實時監測刀具的振動、聲音和溫度等參數，結合數據驅動的算法構建刀具狀態與這些參數之間的映射關系，從而實現對刀具狀態的準確監測。這種方...

設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。動力裝備全壽命周期監測診斷方面：實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態自適應監測、早期非線性故障特征提取。優化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數，提高異常狀態辨識的適應性與可靠性，基于運行過...

基于數據的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業數據進行統計分析和特征提取，將系統的狀態分為正常運行狀態和故障狀態。故障檢測是判斷系統是否處于預期的正常運行狀態，判斷系統是否發生異常故障，相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發生故障的時候判斷系統處于哪一種故障狀態，相當于一個多分類任務。因此，故障檢測和診斷技術研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數據獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數據獲取步驟是從過程系統收集可能影響過程狀態的信號，包括溫度、流量等過程變量；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態信息；3)特征選擇步驟是將與狀態變化相關的變量提取出來；4)特征分類步驟是通過...

傳統方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定離線數據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數據有限, 且其數據分布與訓練數據的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數據, 容易降低檢測結果的準確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關系, 容易因數據微小波動而產生誤報警, 降低檢測結果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調整報警閾值. 此外, 基于系統分析的故障診斷方法利用狀態空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結果, 但這類方法通常需要提前知道系統運動方程等信息, 對于軸...

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...

傳統方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數據有限, 且其數據分布與訓練數據的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數據, 容易降低檢測結果的準確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關系, 容易因數據微小波動而產生誤報警, 降低檢測結果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調整報警閾值. 此外, 基于系統分析的故障診斷方法利用狀態空間描述建立機理模型, 可獲得理想診斷和檢測結果, 但這類方法通常需要提前知道系統運動方程等信息, 對于軸...

電機的振動監測是評估電機運行狀態的重要手段。電機振動可能是由于多種原因引起的，如軸承損壞、不平衡、軸向偏移、電機定子或轉子損傷等。為了監測電機的健康情況，可以采用振動監測技術。振動監測通常通過安裝振動傳感器在電機上實現，這些傳感器可以實時監測電機的振動情況。如果振動超過正常范圍，系統可以發出警報并停機，以防止設備損壞。此外，振動監測還可以提供關于電機運行狀態的詳細信息，幫助工程師進行故障診斷和預測性維護。除了振動監測，還可以結合其他監測技術，如溫度監測、潤滑油監測、電流監測和聲音監測等，來更好地評估電機的運行狀態。這些技術可以相互補充，提供更好的故障診斷和預測性維護信息?？傊姍C的振動監測是...

現代電力系統中發電機單機容量越大型發電機在電力生產中處于主力位置，同時大型發電機由于造價昂貴，結構復雜，一旦遭受損壞，需要的檢修期長，因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內的缺電、用電緊張的狀況而言，發電機的年運行小時數目和滿負荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監測與診斷，做到早期預警以防止事故發生或擴大具有重要的現實意義。通常對發電機的“監測”與“診斷”在內容上并無明確的劃分界限，可以說監測的數據和結果即為診斷的依據。監測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態提取相關數據。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件，根據傳...

電機狀態監測技術是一種綜合性的技術，需要綜合運用各種監測方法和手段，以實現對電機狀態的了解和掌握。通過電機狀態監測技術，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率，降低維護成本，為企業創造更大的經濟效益。還有一些基于數學模型和人工智能的故障診斷方法，如基于神經網絡的故障診斷、基于支持向量機的故障診斷等。這些方法主要是利用電機的數學模型或歷史數據，結合機器學習、深度學習等人工智能技術，對電機的狀態進行估計和預測。電機狀態監測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關鍵技術之一。通過綜合運用各種監測方法和手段，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率。同時，電機狀態監測技術還...

電機監控系統適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業，可以實時對低壓電動機的運行狀態進行監測，對電機各類故障進行監測并存儲故障信息，可以生成各類實時曲線（電壓曲線、電流曲線等），為電機節能提供依據，并可實現電機節能管理。系統特點1)實時監測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶，需要對電機進行實時監測，監測內容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態（起動、停止、報警、故障）等。在要求較高的場所還要對工藝參數進行監測，例如溫度、壓力等。本系統不僅可以監測電機電壓、電流還能做能耗統計，工藝參數監測，可以大幅提高企業自動化程度。2)集中監控，利于節能馬達監控系統對用電大戶電機進行實時...

電機狀態監測和故障診斷技術是一種了解和掌握電機在使用過程中狀態，確定其整體或局部正常或異常，早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的技術，電機狀態監測與故障診斷技術包括識別電機狀態監測和預測發展趨勢兩方面。設備狀態是指設備運行的工況，由設備運行過程中的各種性能參數以及設備運行過程中產生的二次效應參數和產品質量指標參數來描述。設備狀態的類型包括：正常、異常和故障三種。設備狀態監測是通過測定以上參數，并進行分析處理，根據分析處理結果判定設備狀態。對設備進行定期或連續監測，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，獲取設備性能發展的趨勢規律，為設備的性能評...

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數據會發生變化，如果不及時發現，容易導致起火或，造成大量的財產損失，而這些問題具有突發性和不準確性，應對這種情況，需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據，準確可靠，避免后期計算出現較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設計，一次性鋰亞電池供電，具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據，然后通過無線方式將數據發送給采集端，采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常，發出預警，避免事故發生。產品特點(1)實時性...

電力系統中發電機單機容量越大型發電機在電力生產中處于主力位置，同時大型發電機由于造價昂貴，結構復雜，一旦遭受損壞，需要的檢修期長，因此要求有極高的運行可靠性。就我國目前和今后很長一段時間內的缺電、用電緊張的狀況而言，發電機的年運行小時數目和滿負荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監測與診斷，做到早期預警以防止事故的發生或擴大具有重要的現實意義。通常對發電機的“監測”與“診斷”在內容上并無明確的劃分界限，可以說監測的數據和結果即為診斷的依據。監測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態提取相關數據。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件，根...

電機狀態監測技術是一種綜合性的技術，需要綜合運用各種監測方法和手段，以實現對電機狀態的了解和掌握。通過電機狀態監測技術，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率，降低維護成本，為企業創造更大的經濟效益。還有一些基于數學模型和人工智能的故障診斷方法，如基于神經網絡的故障診斷、基于支持向量機的故障診斷等。這些方法主要是利用電機的數學模型或歷史數據，結合機器學習、深度學習等人工智能技術，對電機的狀態進行估計和預測。電機狀態監測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關鍵技術之一。通過綜合運用各種監測方法和手段，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率。同時，電機狀態監測技術還...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了大的應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機...

深度學習技術已經在滾動軸承故障監測和診斷領域取得了成功應用, 但面對不停機情況下的早期故障在線監測問題, 仍存在著早期故障特征表示不充分、誤報警率高等不足. 為解決上述問題, 本文從時序異常檢測的角度出發, 提出了一種基于深度遷移學習的早期故障在線檢測方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網絡, 通過構建具有改進的比較大均值差異正則項和Laplace正則項的損失函數, 在自適應提取不同域數據的公共特征表示同時, 提高正常狀態和早期故障狀態之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時序異常模式的在線檢測模型, 利用離線軸承正常狀態的排列熵值構建報警閾值, 實現在線數據中異常序列...

電機狀態監測技術是一種綜合性的技術，需要綜合運用各種監測方法和手段，以實現對電機狀態的了解和掌握。通過電機狀態監測技術，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率，降低維護成本，為企業創造更大的經濟效益。還有一些基于數學模型和人工智能的故障診斷方法，如基于神經網絡的故障診斷、基于支持向量機的故障診斷等。這些方法主要是利用電機的數學模型或歷史數據，結合機器學習、深度學習等人工智能技術，對電機的狀態進行估計和預測。電機狀態監測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關鍵技術之一。通過綜合運用各種監測方法和手段，可以及時發現并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產效率。同時，電機狀態監測技術還...

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數據會發生變化，如果不及時發現，容易導致起火或，造成大量的財產損失，而這些問題具有突發性和不準確性，應對這種情況，需要一種手段去解決。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數據，準確可靠，避免后期計算出現較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設計，一次性鋰亞電池供電，具有容量大、耐高溫、不宜爆等特點，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機、風機、振動平臺、回轉窯、傳送設備等需要振動監測的設備上實時采集振動數據，然后通過無線方式將數據發送給采集端，采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常，發出預警，避免事故發生。產品特點(1)實時性...

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...

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！通過設備狀態監測，可以解決設備...

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和故障診斷的需求。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?；竟δ馨ǎ?、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...