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设备状态监测及故障预警技术归纳

贵客云 2021-09-15 06:25 阅读 25

随着工业技术的快速发展,工业企业的设备正在向自动化、智能化方向发展,而在设备运行当中常常会因为设备故障导致事故发生。保障设备安全稳定运行、减少安全隐患是企业提高经济效益的根本。

制造业企业设备往往处于工况恶劣、不稳定、负载重、连续运行状态,由早期故障发展而导致恶性事故频频,为了消除其故障隐患以避免安全事故发生,企业迫切需要新手段、新技术来实现故障的早期预警,防止恶性事故的发生。

目前设备状态监测及故障预警若干关键技术可归纳如下:

(1)揭示设备运行状态机械动态特性劣化演变规律。设备由非故障运行状态劣化为故障运行状态,其机械动态特性通常有一个发展演变过程。需揭示劣化过程及故障变化演变规律及发展特点,分析故障产生机理、发展原因和发展模式,构建劣化演变机械动态特性模型。

(2)提取设备运行状态发展趋势特征。在役设备往往具有复杂运行状态,在长历程运行中工况和负载等非故障因素会造成信号能量变化,故障趋势信息往往被非故障变化信息淹没,需较大程度上消除非故障变化造成的冗余信息,进而构建预测模型。若提取到敏感特征分量因子及模式,有望实现典型部件及部位分析。

(3)低信噪比微弱信号特征早期故障的信号处理。早期故障信息具有明显的低信噪比微弱信号的特征,为实现早期故障有效分析,涉及方法包括:多传感系统检测及信息融合,非平稳及非线性信号处理,故障征兆量和损伤征兆量信号分析,噪声规律与特点分析,以及相关数据挖掘、盲源分离、粗糙集等方法。

(4)故障预测模型构建。构建基于智能信息系统的设备早期故障预测模型,这类模型大致有两个途径,分别是物理信息预测模型以及数据信息预测模型,或构建这两类预测模型相融合的预测模型。

(5)运行状态劣化的相关评价参数、模式及准则。如表征设备状态发展的参数及特征模式,状态发展评价准则及条件,面向安全保障的决策理论方法,稳定性、可靠性及维修性评估依据及判据等。

云酷科技的设备状态物联网声学监控系统以音频数据为核心,辅以其他设备参数,通过物联网技术实现设备状态的远程感知,基于AI神经网络技术,计算并提取设备音频特征,从而实现设备运行状态的实时评估与故障的早期识别。帮助企业用户提升生产效率,保证生产安全,优化生产决策。

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