故障智能诊断技术在亭南煤矿选煤厂的应用

亭南煤矿选煤厂洗选设备缺少运行状态在线监测的手段,且设备的运维主要依靠人工经验。构建设备状态监测和故障诊断系统,采用工业互联网、振动分析和故障机理建模技术,对全厂设备进行在线监测,能够发现设备萌芽状态的故障并提前精准诊断,实现设备运维由事后维修到状态维护的转变。     

状态监测在矿井提升机振动故障诊断中的应用

介绍SKF公司状态监测系统在矿井单绳缠绕式提升机上的应用,该系统成功实现对重要设备的状态监测,保障了设备安全可靠运行,降低设备故障率。     

离线状态监测系统在设备故障诊断中的应用

以大港石化公司旋转设备为研究对象,利用状态监测理论和BH550监测系统,通过离线监测技术和方法,总结出8类典型设备故障特点和规律。研究制定设备故障风险分析的方法,确定设备故障风险程度,并制定故障应对处置措施。在设备风险分析的基础上,研究管理模式不足之处。结合公司生产实际,制定适合企业自身需求的3级网络监控制度和4种状态识别标准。     

全力推行设备状态维修

设备状态监测维修是根据设备的日常监测、定期检查、状态监测和诊断提供的信息,经统计分析处理,来判断设备的劣化程度,并在故障发生之前有计划地进行适当的维修。设备状态维修被公认为设备维修方式中效率最高的一种方式。采用设备状态维修可以及时掌握故障隐患并及时消除,从而     

状态监测软件的集成应用

利用动设备状态监测软件开放性的集成功能，进行二次开发，设计编制数据变换程序系统，将来自分散型控制系统（DCS）的温度、电流、压力等动设备的过程参数引人到状态监测软件中，使故障分析工程师能利用多种现场数据综合判定设备的故障来源，更有效地做到预测维修。     

机电设备运行状态健康监测系统研发及其工程应用

设备运行状态监测、故障诊断及故障预报技术是保障机电设备在健康状态下安全可靠运行的关键技术之一,为了新技术工程应用,介绍一种设备运行状态健康监测系统集成平台装备,利用该平台装备提高系列运行状态健康监测系统集成水平、研发效率以及扩展适用范围,以适应具有高技术、多品种、小批量特点的系列安全监测仪器产品的系统集成研发;介绍若干面向多类型设备的系列运行状态健康监测系统、设备群远程网络监测中心及其应用领域,工程应用案例表明:新系统在保障设备安全运行、稳定产品质量、优化运行状态、节约能源消耗、减少环境污染、改善工作条件、实行科学维护、提高设备利用率、节约维护费用及提升信息化管理水平等方面发挥了重要作用。     

热牵伸机组在线故障诊断系统的应用

在分析腈纶热牵伸机组设备运行特点和故障机理的基础上,在热牵伸机组上安装在线监测和故障诊断系统（CSI4500系统）,它可以保证在设备运行的情况下,利用振动诊断法,利用系统数据采集、信号处理、特征提取、故障诊断等功能,准确掌握设备运行状态、设备劣化趋势、早期发现故障部位并对故障性质做出判断以及后期及时抑制故障,进行预见性、针对性、计划性安排设备维修,从而防止设备事故的发生,为热牵伸机组设备安全、稳定、长周期、全性能、优质运行提供了可靠的技术保障。     

基于模型的自学习智能监测诊断技术

基于模型的自学习智能监测诊断技术是一种自学习建模、自适应多种工况、自动发现故障的智能诊断技术,通过采集三相电动机的电压和电流数据,监测和诊断电机、被驱动的泵或风机以及过程和负荷的电气和机械故障问题。MCM系统是基于模型的自学习智能监测诊断技术、不依赖专家的状态监测和预测维修系统,是一种针对工业设备早期故障预警的技术。     

离心泵故障诊断的三个实例

造成离心泵故障原因多种多样,常见的就有不平衡、不对中、轴承缺陷、结构共振、配管应力、动静摩擦、部件松动、联轴节故障、汽蚀等。发生故障时,即使一个现场经验丰富的设备人员,也很难快速地查清故障原因,但如运用设备状态监测和故障诊断技术,就能解决上述问题。现以三个实例说明运用设备状态监测和故障诊断技术,快速查找离心泵故障原因的过程,使用     

机泵状态监测系统在设备维修中的应用

利用机泵状态监测系统提供的振动趋势、频谱、包络分析等手段,对机泵运行过程中产生的振动信号进行分析,可判断设备的故障状态,从而实现预防性维修。结合实际案例说明该系统的应用有效性。     

风电机组齿轮箱故障评价方法研究现状

风电齿轮箱故障评价方法主要有传统故障评价方法、基于数学建模的故障评价方法和基于数据挖掘的智能故障评价方法。分析国内外在风电齿轮箱故障评价方法以及状态监测系统的研究现状,指出人工神经网络技术、专家系统和小波技术等的发展将会使齿轮箱故障评价方法的研究逐步趋于智能化方向发展,同时能够完善现有的齿轮箱状态监测系统。可以将振动信号、温度信号和金属颗粒信号融合,开发新的风电机组齿轮箱状态监测与故障评价系统。     

核电设备在线状态监测与故障预警系统的研究与设计

日本福岛核泄漏事故再一次为世人敲响了核电站安全运行的警钟。通过技术对核电设备状态进行监测,实现早期故障预警,是保障核电站安全运行的重要挑战。本文在对当前采用的振动诊断技术和故障诊断专家系统进行对比性分析研究的基础上,结合核电站运行设备的特点,应用海量数据挖掘技术,建立一个核电站设备在线状态监测和故障预警系统,实现了对核电站整体设备性能的管理,极大地提高了设备的可靠性和稳定性,降低了设备潜在的事故发生机率。本文的内容对核电站设备运行状态的在线监测和故障预警系统的建立有极高的借鉴意义。     

站点式轧机监测系统的研制

由于轧机机架内部恶劣的环境条件，一般对轧机设备的状态监测仅限于主传动部分，监测的物理量主要是振动，对机架内部设备多参量的在线监测很少见到。本对轧机机架内部轧辊等部件的在线监测进行了有意义的探索和实践，在轧辊部位采集了振动、温度、流量、转速、位移等信号，并研制了易于扩展的站点式状态信息收集系统，为监测轧制过程和查找故障提供了有力依据。     

企业设备振动故障诊断相对标准的建立及应用(续)

三、相对诊断标准应用 我们在日常的监测诊断过程中,当监测振动值超过表3、表4中的判断标准时,缩短监测周期,主动跟踪故障的发展趋势,并及时给生产车间和设备管理部门出具设备运行监护报告,提醒车间加强该设备的运行状态监测。视情况对其进行精密诊断,对故障进一步定性、定位,根据故障发展趋势,决定是否出具停机     

机组振动在线监测与诊断技术的应用

利用在线监测系统提供的频谱、轴心轨迹等分析手段,对机组运行过程中产生的振动信号进行分析诊断,判断设备的故障状态,从而实现预防性维修。     

振动趋势与频谱分析在大机组维护中的应用

对大机组实施状态监测,应用振动趋势和频谱分析法,对设备状态作出实时评价,对故障提前预报并作出诊断,合理制定检修计划,避免破坏性故障的发生,提高设备运行可靠性和稳定性。     

城市轨道交通信号智能运维系统的设计与应用

针对目前各地铁线路客流大、行车间隔小、维修专业的故障处理时间短、传统的微机监测系统无法满足故障预警等问题，提出轨道交通信号智能运维系统。该系统可实现所有信号设备的实时在线集中监测及统一平台管理，同时基于5G通信、大数据、图像识别等技术，能够实现无人机房、设备健康管理、故障专家指导、基于场景的应急预案自动推送等功能，为设备维护、用户使用提供强有力的技术支持，使设备由故障修转变为状态修，大幅降低设备故障率，保障轨道交通的日常运营。     

基于数字孪生模型的设备故障诊断技术

提出了一种基于数字孪生模型的设备故障诊断技术,利用设备数据的本征特征,识别设备的故障状态。基于数字孪生模型的故障诊断技术主要包括物理实体、虚拟实体、孪生数据和服务模块,分别对应于物理层、模型层、数据层和系统服务层。通过Unity3D物理实体与虚拟模型的双向实时交互,搭建数字孪生模型,OPCUA协议使物理实体、虚拟仿真和服务模块之间的数据集成与融合,能够对设备状态可视化监测与故障诊断。     

油液在线监测技术在注采设备中的应用与分析

为加强油田设备润滑管理,应用油液在线监测技术对油田注采设备润滑及磨损状态进行监测评定。通过现场监测数据和设备运行状态分析,不仅能有效地发现润滑油劣化变质和设备的故障隐患,而且能通过开展主动维护和预知性维修工作,延长设备换油周期,及时发现设备故障,降低设备运行成本。     

应用微机进行设备运行状态的预测预报

一、设备状态监测与计算机应用 设备状态监测通常是指通过测定设备的某个较为单一的特征参数(例如振动、温度等)来检查其状态是正常或异常。当特征参数小于允许值时便认为正常,否则为异常。常以超过允许值的大小代表故障的严重程度,如达到某一极限值时就应停机检修。若对设备进行定期或连续监测便可获得设备故障发展的趋势性规律,对剩余的寿命作出估计,借此便可进行预测预