掘進(jìn)機(jī)常見(jiàn)故障分析及處理方法
懸臂式掘進(jìn)機(jī)與全斷面掘進(jìn)機(jī)的區(qū)別
正確使用采煤機(jī)截齒及其重要性
掘進(jìn)機(jī)截齒:礦山開(kāi)采的鋒銳利器
掘進(jìn)機(jī)的多樣類型與廣闊市場(chǎng)前景
怎么樣對(duì)掘進(jìn)機(jī)截割減速機(jī)進(jìn)行潤(rùn)滑呢,?
哪些因素會(huì)影響懸臂式掘進(jìn)機(jī)配件的性能,?
懸臂式掘進(jìn)機(jī)常見(jiàn)型號(hào)
懸臂式掘進(jìn)機(jī)的相關(guān)介紹及發(fā)展現(xiàn)狀
掘錨機(jī)配件的檢修及維護(hù)
從整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)看,,智能振動(dòng)噪聲監(jiān)診子系統(tǒng)利用安裝在設(shè)備上傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù),,經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái),,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析?故障特征提取?故障診斷及預(yù)測(cè)功能,,實(shí)現(xiàn)智能化管理?應(yīng)用和服務(wù),。設(shè)備健康監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集分析處理?數(shù)據(jù)可視?設(shè)備運(yùn)維?故障診斷?故障報(bào)警等功能。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)查看?統(tǒng)計(jì)?追溯,,實(shí)現(xiàn)對(duì)其管轄設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和運(yùn)行維護(hù),,基于運(yùn)行信息和檢修信息?自動(dòng)生成設(shè)備管理報(bào)表,實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性?故障數(shù)據(jù)?更換備件等信息統(tǒng)計(jì),,為維修方案提供依據(jù),。盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),搭建一套基于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度,,振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè),、故障判斷的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。杭州變速箱監(jiān)測(cè)設(shè)備
針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問(wèn)題,,提出一種通過(guò)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(guò)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,直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入,,得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型,,模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問(wèn)題有待解決:①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的,,而實(shí)際加工過(guò)程中,,加工參數(shù)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(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn),,考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響,并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景,,建立不同的模型庫(kù),。變換加工場(chǎng)景時(shí),通過(guò)獲取當(dāng)前場(chǎng)景,,及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可,。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài),,對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,,從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果,。上海狀態(tài)監(jiān)測(cè)盈蓓德科技提供一種既滿足現(xiàn)場(chǎng)機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)要求,,實(shí)現(xiàn)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集及分析,,性價(jià)比高的振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。
柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)是一個(gè)集數(shù)據(jù)采集與分析,、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷為一體的多任務(wù)處理系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)監(jiān)測(cè),、保護(hù),、分析、診斷等功能,。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測(cè),、活塞缸套磨損監(jiān)測(cè)分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析,、氣閥間隙異常監(jiān)測(cè)分析和瞬時(shí)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)分析等各種功能,。信號(hào)分析、特征提取及診斷原理是每個(gè)監(jiān)測(cè)診斷子功能部分,各子功能都有相應(yīng)的信號(hào)分析與特征提取方法,包括信號(hào)預(yù)處理,、時(shí)域,、頻域分析、小波分析等,自動(dòng)形成反映柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征量,為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來(lái)源,。采用模糊聚類理論來(lái)檢驗(yàn)特征參量的有效性,、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群,并運(yùn)用模糊貼近度來(lái)實(shí)施故障類型的診斷識(shí)別?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),,具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射,。用ANN技術(shù)處理故障診斷問(wèn)題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè),,由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí),使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力,。
針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問(wèn)題,,提出一種通過(guò)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(guò)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,,直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入,,得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型,模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期,。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問(wèn)題有待解決:①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的,,而實(shí)際加工過(guò)程中,加工參數(shù)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(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn),考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響,,并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景,,建立不同的模型庫(kù),。變換加工場(chǎng)景,通過(guò)獲取當(dāng)前場(chǎng)景,,及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可,。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài),,對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,,從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果,。盈蓓德科技測(cè)量電機(jī)關(guān)鍵參數(shù),,利用AI融合工業(yè)機(jī)理算法,構(gòu)建故障模型庫(kù),,實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和決策,。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等,。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射,。用ANN技術(shù)處理故障診斷問(wèn)題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè),由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí),,使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力,。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜,,依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求,,因此上述各種診斷技術(shù)集成起來(lái)形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有:基于規(guī)則的系統(tǒng)與ANN的結(jié)合,,模糊邏輯與ANN的結(jié)合,,混沌理論與ANN的結(jié)合,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)的結(jié)合,。盈蓓德科技通過(guò)自主開(kāi)發(fā)的軟件和算法,,對(duì)數(shù)控機(jī)床的刀具質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè),提前預(yù)判刀具運(yùn)行情況,。紹興專業(yè)監(jiān)測(cè)特點(diǎn)
用模型解決了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài),,而無(wú)法提供故障特征來(lái)確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題。杭州變速箱監(jiān)測(cè)設(shè)備
基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)A康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,,將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),,可視為模式識(shí)別任務(wù)。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),,判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,,相當(dāng)于一個(gè)二分類任務(wù)。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),相當(dāng)于一個(gè)多分類任務(wù),。因此,,故障檢測(cè)和診斷技術(shù)的研究類似于模式識(shí)別,分為4個(gè)的步驟:數(shù)據(jù)獲取,、特征提取、特征選擇和特征分類,。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過(guò)程系統(tǒng)收集可能影響過(guò)程狀態(tài)的信號(hào),,包括溫度、流量等過(guò)程變量,;2)特征提取步驟是將采集的原始信號(hào)映射為有辨識(shí)度的狀態(tài)信息,;3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來(lái);4)特征分類步驟是通過(guò)算法將前幾步中選擇的特征進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷,。在大數(shù)據(jù)這一背景下,,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法被廣泛應(yīng)用,但是,,這些方法有一些共同的缺點(diǎn):特征提取需要大量的知識(shí)和信號(hào)處理技術(shù),,并且對(duì)于不同的任務(wù),沒(méi)有統(tǒng)一的程序來(lái)完成,。此外,,常規(guī)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,在提取信號(hào)的高維非線性關(guān)系方面能力有限,。杭州變速箱監(jiān)測(cè)設(shè)備