航瑞智能助力維尚家具打造自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)成品物流智能化升級(jí)
航瑞智能:準(zhǔn)確把握倉(cāng)儲(chǔ)痛點(diǎn),打造多樣化智能倉(cāng)儲(chǔ)方案
高度集成化自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù):開啟高效物流新時(shí)代_航瑞智能
探秘倉(cāng)儲(chǔ)物流中心:輸送機(jī)與RGV打造高效智能物流體系
共享裝備攜手航瑞智能打造砂芯智能倉(cāng)儲(chǔ),實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)物流智能化升級(jí)
桁架機(jī)械手與輸送機(jī):打造高效智能流水線
?采用WMS倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)能夠給企業(yè)帶來哪些好處?
?航瑞智能:精細(xì)把握倉(cāng)儲(chǔ)痛點(diǎn),打造多樣化智能倉(cāng)儲(chǔ)方案
往復(fù)式提升機(jī):垂直輸送系統(tǒng)的智能化解決方案
航瑞智能:準(zhǔn)確把握倉(cāng)儲(chǔ)痛點(diǎn),打造多樣化智能倉(cāng)儲(chǔ)方案
為了避免發(fā)生災(zāi)難性電機(jī)故障的可能性,業(yè)界產(chǎn)生對(duì)開始退化的感應(yīng)電機(jī)組件進(jìn)行了早期狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測(cè)可在其整個(gè)使用壽命期間對(duì)感應(yīng)電機(jī)的各種部件進(jìn)行持續(xù)評(píng)估。感應(yīng)電機(jī)故障的早期診斷,對(duì)即將發(fā)生的故障提供足夠的警告,為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護(hù)和短暫停機(jī)的...
早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信...
現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很...
在預(yù)防性維護(hù)的應(yīng)用中,振動(dòng)是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo),一是由于在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中,振動(dòng)問題出現(xiàn)的概率比較高;第二,振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息;第三,振動(dòng)信號(hào)易于拾取,便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實(shí)行在線監(jiān)測(cè)和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)...
電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,伴隨著一些安全問題,振動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),容易導(dǎo)致起火或,造成大量的財(cái)產(chǎn)損失,而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,應(yīng)對(duì)這種情況,需要一種手段去解決。無線振動(dòng)傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù),準(zhǔn)確可靠,避免后期計(jì)算出現(xiàn)較大誤差。本傳...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機(jī)在使用過程中狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過程中的各種性...
電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,伴隨著一些安全問題,振動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),容易導(dǎo)致起火或,造成大量的財(cái)產(chǎn)損失,而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,難以預(yù)知,應(yīng)對(duì)這種情況,需要一種手段去解決。無線振動(dòng)傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù),準(zhǔn)確可靠。傳感器采用無線通訊方...
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下:(1)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載...
早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信...
現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很...
針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這個(gè)問題,提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合,能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型,直接...
故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)概率、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷及壽命預(yù)測(cè),為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航,從而提高其安全性和可靠性。故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)...
刀具監(jiān)測(cè)技術(shù)主要可以分為兩大類:直接監(jiān)測(cè)方法和間接監(jiān)測(cè)方法。直接監(jiān)測(cè)方法通常是通過使用光學(xué)或觸覺傳感器直接觀察刀具的磨損情況。這種方法精度高,但必須進(jìn)行停機(jī)檢測(cè),時(shí)間成本較高,因此不適用于工業(yè)生產(chǎn)。間接監(jiān)測(cè)方法則是通過監(jiān)測(cè)與刀具磨損或破損密切相關(guān)的傳感器信號(hào),...
現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,但是大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是一種綜合性的技術(shù),需要綜合運(yùn)用各種監(jiān)測(cè)方法和手段,以實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)狀態(tài)的了解和掌握。通過電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題,提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率,降低維護(hù)成本,為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益。還有一些基于數(shù)學(xué)模型和人工智能的故障診斷方法...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機(jī)在使用過程中狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面。設(shè)備狀態(tài)是指設(shè)備運(yùn)行的工況,由設(shè)備運(yùn)行過程中的各種性...
傳統(tǒng)維護(hù)模式中的故障后維護(hù)與定期維護(hù)將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。以各類如電機(jī)、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測(cè)階段,來實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要...
對(duì)機(jī)械手減速機(jī)的振動(dòng)進(jìn)行測(cè)試,也是降低噪聲的重要手段。測(cè)試時(shí),需要使用振動(dòng)傳感器、振動(dòng)分析儀器。信號(hào)分析:通過對(duì)機(jī)械手減速機(jī)的噪聲信號(hào)進(jìn)行分析,可以了解其噪聲的頻率、幅度等特性。這對(duì)于優(yōu)化減速機(jī)的設(shè)計(jì)和改進(jìn)降噪措施具有重要意義。信號(hào)分析通常需要使用計(jì)算機(jī)輔助軟...
刀具監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征,結(jié)合加工中心、車床等機(jī)械加工過程,打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)分析系統(tǒng),通過采集主軸電流(負(fù)載)信號(hào)、位置信號(hào)、速度信號(hào)等30維度+數(shù)據(jù)信號(hào),結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語(yǔ)言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀...
傳統(tǒng)維護(hù)模式中的故障后維護(hù)與定期維護(hù)將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,并大幅提高制造商的成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟,預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。以各類如電機(jī)、軸承等設(shè)備為例,目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測(cè)階段,來實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是一種了解和掌握電機(jī)在運(yùn)行過程中的狀態(tài),以及確定其整體或局部是否有異常或故障的技術(shù)。這種技術(shù)可以早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì),從而為設(shè)備的維護(hù)、修理和更換提供決策依據(jù)。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)主要包括以下幾種:振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù):通過對(duì)電機(jī)...
針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這個(gè)問題,提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合,能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型,直接...
傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其...
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是一種綜合性的技術(shù),需要綜合運(yùn)用各種監(jiān)測(cè)方法和手段,以實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)狀態(tài)的了解和掌握。通過電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題,提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率,降低維護(hù)成本,為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益。還有一些基于數(shù)學(xué)模型和人工智能的故障診斷方法...
振動(dòng)的監(jiān)測(cè)是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的重要手段之一。通過對(duì)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量、分析和處理,可以獲取設(shè)備的狀態(tài)信息,進(jìn)而判斷設(shè)備的健康狀況,預(yù)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題。振動(dòng)的監(jiān)測(cè)方法通常可以分為定期點(diǎn)檢、隨機(jī)點(diǎn)檢和長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)...
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對(duì)于終端用來說,關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師、電機(jī)維護(hù)工程師、電機(jī)檢修人員等;對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說,主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師、電機(jī)銷售人員,會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險(xiǎn)此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有...
傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次...
早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信...
早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征,為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理,故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信...
電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一旦遭受損壞,需要的檢修期長(zhǎng),因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)目前和今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出...