工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見,但是預防性維護想要產生業務、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。遠程終端廣泛應用于工業互聯網、分布式數據采集、設備狀態的在線監測,能夠進行前端數據清洗和邊緣計算,通過對歷史數據趨勢分析、設備數據機理分析、統計分析等大數據分析,對設備的狀態做出有效可靠的健康狀態評判,從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現對電源電壓、設備狀態的自檢,分析計量故障等信息,及時發現計量異常。現場監測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發送報警信息到監測中心,實現設備在線監診的準確性、完整性、及時性和可靠性。設備狀態的監診很有必要。盈蓓德科技順應行業發展方向,搭建一套基于旋轉類設備溫度,振動狀態監測、故障判斷和預測性維護系統。常州EOL監測臺
從整體的網絡架構來看,智能振動噪聲監診子系統利用安裝在設備上傳感器節點獲取設備的健康狀態監測信號和運行參數數據,經網絡層集中上傳至設備健康監測物聯網綜合管理平臺,實現數據傳輸。應用層實現監測信號的分析?故障特征提取?故障診斷及預測功能,實現智能化管理?應用和服務。設備健康監測物聯網綜合管理平臺具有強大的數據采集分析處理?數據可視?設備運維?故障診斷?故障報警等功能。通過實時監測查看?統計?追溯,實現對其管轄設備的實時監測和運行維護,基于運行信息和檢修信息?自動生成設備管理報表,實現設備可靠性?故障數據?更換備件等信息統計,為維修方案提供依據。嘉興電機監測方案電機的監測和故障預判系統助力實現工業設備數智化管理和預測性維護。
工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生大的業務價值、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。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.
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。設備監測是指對設備運行狀態進行實時或定期的監測和檢測,以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據,并對這些數據進行分析、處理和解釋,以便及時發現設備的健康狀況,并根據監測結果制定相應維護計劃和改進措施。設備監測通常通過傳感器、監測系統、計算機軟件等技術手段進行實現,以提高設備的可靠性、可用性和效率,降低設備故障率和維修成本,提高設備的生命周期價值。設備監測在制造業、能源、交通、建筑、環保等領域得到廣泛應用。設備監測一般分為以下步驟:①從設備上收集數據;②將收集到的數據傳輸至平臺;③監控和分析收集到的設備數據。盈蓓德科技開發的智能監測系統實現了對電動機(馬達)、減速機等旋轉設備關鍵參數監測、掌握設備運行狀態。
電機馬達監控系統適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙等行業,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能耗監測,監測到的數據可以作為節能依據,并可通過系統進行節能控制,利于電機節能應用。3、提高自動化水平.電機監控系統是應用電力自動化技術、計算機技術和信息傳輸技術,集保護、監測、控制、通信等功能于一體的綜合系統,利用LabVIEW軟件構建可視化監測系統,將電動機運行參數及狀態實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監測。南通耐久監測系統
監測系統可以實時采集旋轉設備的運行狀態數據,上傳到云平臺進行直觀展示、預警報警、趨勢分析。常州EOL監測臺
目前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,基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發展規律,來提高故障早期辨識能力。基于物聯網和網絡化監測診斷將產品監測診斷與運行服務支持有機集成一體,在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80%以上。可應用于風力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監測與服務支持創新模式,提供了其生命周期的遠程監測診斷與維護等專業化服務。常州EOL監測臺