隨著科技發(fā)展, 各類工程設(shè)備的工作和運行環(huán)境變得越來越復(fù)雜. 作為機械設(shè)備的關(guān)鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷,、強沖擊等復(fù)雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導(dǎo)致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預(yù)測與健康管理技術(shù)應(yīng)運而生. 若能在故障發(fā)生初期即進(jìn)行準(zhǔn)確,、可靠的檢測和診斷, 則有助于進(jìn)行及時維修, 避免嚴(yán)重事故的發(fā)生. 早期故障檢測已成為PHM的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一. 近年來, 隨著傳感技術(shù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化故障檢測和診斷技術(shù)受到更多人的關(guān)注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù),、提高目標(biāo)軸承早期故障檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用需求.本文關(guān)注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機檢查而產(chǎn)生延誤,、造成經(jīng)濟(jì)損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視,。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法,，對數(shù)控機床的刀具質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測,，提前預(yù)判刀具運行情況,。寧波耐久監(jiān)測公司

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中,，其故障必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化,，根據(jù)診斷需要,，選擇有代表性的特征參量為該設(shè)備在線監(jiān)測的被測信號，準(zhǔn)確地提取這些故障特征量,，這是故障診斷的關(guān)鍵,。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱,，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,，常規(guī)的監(jiān)測方法，因受傳感器的準(zhǔn)確性,、微處理器的速度,、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制，以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足,，很難滿足提取這些特征量的要求,，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用,。電機故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,，如果借助于某種變換對這些信號進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息,，以確定電機設(shè)備所發(fā)生的故障類型,。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。上海旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)電機監(jiān)測系統(tǒng)幫助識別處于初期階段的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的機械和液壓故障,，從而制定更為合理的輔助維護(hù)計劃,。

工業(yè)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)的市場需求顯而易見。但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值,、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個難題,。首先項目實施成本過高，硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口,。比如數(shù)采傳感器、設(shè)備等,。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時比較猶豫,。其次是技術(shù)需要突破，目前大多數(shù)供應(yīng)商只實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,，真正能實現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測的落地案例寥寥無幾,。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級。預(yù)防性維護(hù)要想實現(xiàn)更好的應(yīng)用,，要在以下方面實現(xiàn)突破,。實現(xiàn)基于預(yù)測的維護(hù)，提升故障診斷及預(yù)測的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國產(chǎn)化率，大幅度降低實施成本,。

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益,，不斷地向規(guī)模化和高技術(shù)技術(shù)含量發(fā)展,，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化,、高速高效化、自動化和連續(xù)化,，人們對設(shè)備的要求不僅是性能好,，效率高，還要求在運行過程中少出故障,，否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的。國內(nèi)外化工,、石化,、電力、鋼鐵和航空等部門,，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識到開展設(shè)備故障診斷的重要性,。管理好用好這些大型設(shè)備，使其安全,、可靠地運行,，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備,，停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備,，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修,，使維修費用在生產(chǎn)成本中所占比重很大,。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設(shè)備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理,、化學(xué)信號進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測,，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進(jìn)行分析診斷,，判定設(shè)備的劣化程度和部位,，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間,。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài),，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長大修間隔,，減少故障停機損失,。電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護(hù)計劃。

低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理,。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(xiàn)早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,，非平穩(wěn)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(guī)律與特點分析,，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)測模型構(gòu)建,。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型，這類模型大致有兩個途徑,，分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型,，或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù),、模式及準(zhǔn)則,。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式，狀態(tài)發(fā)展評價準(zhǔn)則及條件,，面向安全保障的決策理論方法,，穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等,。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng),，輔以其他設(shè)備參數(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，計算并提取設(shè)備音頻特征，從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別,。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策,。監(jiān)測系統(tǒng)可以實時采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺進(jìn)行直觀展示,、預(yù)警報警、趨勢分析,。杭州電機監(jiān)測控制策略

電機的監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù),。寧波耐久監(jiān)測公司

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中,，其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化,，根據(jù)診斷需要,，選擇有代表性的特征參量為該設(shè)備在線監(jiān)測的被測信號，準(zhǔn)確地提取這些故障特征量,，這是故障診斷的關(guān)鍵,。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱,，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,，常規(guī)的監(jiān)測方法，因受傳感器的準(zhǔn)確性,、微處理器的速度,、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制，以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足,，很難滿足提取這些特征量的要求,，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用,。電機故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,，如果借助于某種變換對這些信號進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息,，以確定電機設(shè)備所發(fā)生的故障類型,。寧波耐久監(jiān)測公司