MES系統(tǒng)在機(jī)加工行業(yè)的應(yīng)用與優(yōu)勢
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芯軟智控受邀參加\"走進(jìn)中興價值生態(tài)活動\"
MES精益制造平臺:高效、靈活、降低成本提高效益
無錫芯軟智控科技有限公司榮獲無錫市專精特新中小企業(yè)榮譽(yù)
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智能排產(chǎn)功能在MES管理系統(tǒng)中有哪些應(yīng)用
心芯相連·共京能年|2024年芯軟智控企業(yè)年會網(wǎng)滿舉行
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狀態(tài)監(jiān)測就是給機(jī)器體檢,故障診斷就是給機(jī)器看病。醫(yī)生給病人看病,首先是進(jìn)行體征檢查,例如先查體溫,再進(jìn)行驗(yàn)血、X光、心電圖、B超、甚至CT等各種理化檢驗(yàn),然后根據(jù)檢查結(jié)果和病史,利用醫(yī)生的知識及經(jīng)驗(yàn),對病情做出診斷。對機(jī)器故障的診斷,類似于醫(yī)生看病,首先對機(jī)器的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,例如先看振動值,再進(jìn)行頻譜、波形、軸心軌跡、趨勢、波德圖等各種檢測分析,然后結(jié)合設(shè)備的原理、結(jié)構(gòu)、歷史狀況等,利用專業(yè)人員的知識及經(jīng)驗(yàn),對故障進(jìn)行綜合分析判斷。1滾動軸承故障振動的診斷方法異步電動機(jī)的常見故障主要可以分為定子故障、轉(zhuǎn)子故障及軸承故障。其中軸承故障占70%以上,如果我們有辦法對軸承情況能實(shí)時進(jìn)行監(jiān)測,那么異步電動機(jī)故障率會減低。滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的方法有多種,例如振動分析法、油液分析法(磁性法、鐵譜法、光譜法)、聲發(fā)射分析法、光纖診斷法等。各種方法都有自己的特點(diǎn),其中振動分析法以其實(shí)用和相對簡單方便。滾動軸承不同于其它機(jī)械零件,其振動信號的頻率范圍很寬,信噪比很低,信號傳遞路途上的衰減量大,因此,提取它的振動特征信息必須采用一些特殊的檢測技術(shù)和處理方法。電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù),準(zhǔn)確地預(yù)測電機(jī)何時會出現(xiàn)是一個復(fù)雜的問題,需要綜合考慮多個因素。南京旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測
電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測和振動分析提供加速度計選擇的建議?;谥绷骱头峭浇涣麟姍C(jī)的常見故障。這些常見故障可通過振動分析檢測出來,包括機(jī)械和電氣故障。重點(diǎn)是傳感器的頻率范圍及其安裝方法,以便可靠地檢測這些故障。例如,考慮以幾百赫茲的周期性頻率(稱為故障頻率)發(fā)生的撞擊事件,但每個事件的能量可從起始點(diǎn)帶走,頻率在低至千赫范圍內(nèi)。因此,用于檢測撞擊、摩擦和凹槽等事件的傳感器應(yīng)在幾百赫茲到20千赫的寬頻范圍內(nèi)響應(yīng)。對于傳統(tǒng)的機(jī)械故障,如平衡和對準(zhǔn),頻率范圍從約0.2倍的運(yùn)行速度到50-60倍運(yùn)行速度是足夠的。電氣故障需要機(jī)械故障所需的低頻和高頻段。電機(jī)會同時出現(xiàn)機(jī)械和電氣故障,這會導(dǎo)致振動。只要安裝的振動傳感器具有足夠的帶寬和靈敏度,就可以檢測到這些故障。機(jī)械故障伴隨著沖擊、摩擦和疲勞,會產(chǎn)生比電氣故障頻率更劇烈的振動,但凹槽除外。凹槽產(chǎn)生的振動頻率與摩擦頻率大致相同。如果傳感器的帶寬和安裝方法足以檢測機(jī)械故障,那么它們也將檢測電氣故障。溫州監(jiān)測技術(shù)通過監(jiān)測設(shè)備振動的頻率和振幅,可以判斷設(shè)備是否正常運(yùn)行或存在異常。
柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據(jù)采集與分析、狀態(tài)監(jiān)測、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、保護(hù)、分析、診斷等功能。主要包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測、活塞缸套磨損監(jiān)測分析、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的**部分, 各子功能都有相應(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機(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源。采用模糊聚類理論來檢驗(yàn)特征參量的有效性、建立故障標(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運(yùn)用模糊貼近度來實(shí)施故障類型的診斷識別。
作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,對于終端用來說,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,會涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù);險此之外,還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號稱可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)預(yù)測性維護(hù),但問題非常多。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測需要振動、噪聲、溫度傳感器,通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,自成體系,安裝、使用、維護(hù)成本高昂。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,運(yùn)行工況復(fù)雜,預(yù)測性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機(jī)理、機(jī)器學(xué)習(xí),技術(shù)要求很高。3)時間成本高。預(yù)測性維護(hù)要實(shí)現(xiàn),前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)采集、歸納、分析是一個漫長的過程。的電機(jī)智能運(yùn)維,雖然被各大宣傳媒體提得很多,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,不論是預(yù)測性維護(hù)的預(yù)測效果,還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場推廣以及市場接受程度,對于電機(jī)運(yùn)維來說,都還有很遠(yuǎn)的一段距離!使用聲學(xué)傳感器來監(jiān)測切削過程中產(chǎn)生的聲音。不同的切削狀態(tài)和刀具健康狀況可能產(chǎn)生不同的聲音特征。
刀具監(jiān)測管理系統(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)測和壽命預(yù)測分析系統(tǒng),通過采集主軸電流(負(fù)載)信號、位置信號、速度信號等30維度+數(shù)據(jù)信號,結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀,構(gòu)建一套完整的刀具壽命預(yù)測和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控,磨損監(jiān)控識別率達(dá)到99%以上,提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預(yù)測的異常停機(jī)控制模塊,避免因刀具異常導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機(jī)事故,幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上,100%避免刀具異常帶來的產(chǎn)品質(zhì)量損失,為用戶提供無憂機(jī)加工過程管理!在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中,存在許多環(huán)境噪聲,可能干擾電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)的信號。需要采用高度靈敏的傳感器和濾波技術(shù)。上海電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)
盈蓓德智能科技專注監(jiān)測系統(tǒng),秉承著專心、專注、專研的態(tài)度,力爭做好每一套系統(tǒng),服務(wù)好每一位客戶。南京旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障預(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)械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程(2)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),在長歷程運(yùn)行中工況和負(fù)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(jìn)而構(gòu)建預(yù)測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面:實(shí)現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應(yīng)監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運(yùn)行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),提高異常狀態(tài)辨識的適應(yīng)性與可靠性,基于運(yùn)行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律,來提高故障早期辨識能力。基于物聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運(yùn)行服務(wù)支持有機(jī)集成一體,在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80%以上。應(yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務(wù)支持創(chuàng)新模式,提供了其生命周期的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。南京旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測