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設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷解決辦法

發(fā)布時間 :

2021-12-10

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現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)趨向大型化、自動化和連續(xù)化,人們對設(shè)備的要求越來越高。但是由于設(shè)備故障引發(fā)的重大災(zāi)難性事故屢見不鮮,不僅經(jīng)濟(jì)損失慘重,還帶來嚴(yán)重的政治影響。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(yùn)行,成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。

工業(yè)設(shè)備.png

設(shè)備故障診斷首先要獲取設(shè)備運(yùn)行中各種狀態(tài)信息,如:振動、聲音、變形、位移、應(yīng)力、裂紋、磨損、溫度、壓力、流量、電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、功率等各種參數(shù)。聲音設(shè)備在線監(jiān)測診斷技術(shù)是設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重要手段?,F(xiàn)實(shí)中,設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)時間比發(fā)生故障的時間要多,在系統(tǒng)實(shí)施初期先從采集正常聲音進(jìn)行分析,經(jīng)過特征提取及模型訓(xùn)練,完成正常特征庫的建立。

當(dāng)系統(tǒng)正式開始上線使用后,當(dāng)新的聲音信號進(jìn)入系統(tǒng)后,與訓(xùn)練好的正常特征庫進(jìn)行比對,符合正常特征則識別為設(shè)備正常。如果不合符正常特征,則識別為設(shè)備異常,提供異常報警?,F(xiàn)場人員需要進(jìn)行聲音標(biāo)記,標(biāo)記正常則進(jìn)入正常模型庫進(jìn)行再次訓(xùn)練,標(biāo)記故障則進(jìn)入故障模型進(jìn)行故障特征訓(xùn)練。

后期隨著系統(tǒng)的不斷使用,系統(tǒng)會累積一定的故障模型,當(dāng)有同類型故障發(fā)生時則系統(tǒng)自動識別為故障,并給予故障報警提示。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測.png

聲音設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)創(chuàng)新點(diǎn):

1.利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測?;谖锫?lián)網(wǎng)傳感器的設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)測,提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性。

2、利用聲音對設(shè)備故障告警和診斷。到目前為止,發(fā)電行業(yè)的設(shè)備故障告警與診斷多數(shù)以振動監(jiān)測為主。本系統(tǒng)將設(shè)備聲音作為設(shè)備故障預(yù)警與診斷的主要依據(jù),與振動監(jiān)測相比靈敏度更高,可遠(yuǎn)程監(jiān)聽,適應(yīng)性廣,作用更大。

3、使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合技術(shù)作為分析工具。目前已有的設(shè)備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模式,不能適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境,適應(yīng)性不強(qiáng)。本系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),具有模型自主學(xué)習(xí),自完善的能力,異常識別更加精準(zhǔn),提高設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行。


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