状态监测案例诊断与分析
皮带驱动机组故障诊断案例
机匝巫
辰 动加速度采 集1
工 业 液 晶
电 路
电机 电流互感器二
继 电器
线
— 监视 器 源自L一 两路 。 1路 振动加速度 信号涉及 电机振 动加速度 信号 共两 4
路 、偶 合器 轴承振动加 速度共两路 、减速 机振 动加速度 共 四路 、滚筒 两端轴承振 动加速度 共两路 、包角轮 两端轴 承 振动 加速度共 两路 。另 外 ,还有 电机 电流和超声 料位 信号
衡 槽直径为 110 4 mm,加重6 0 ̄振 动取得 良好的效果 。因 0g
此 ,现场 动平衡要 达到满意 的效果 ,首先要 明确不平 衡位
收稿 日期 :2 1- 1 0 0 10 — 5
置, 然后决定加重位置 , 其次是采用合理的动平衡方法。
[ :李晶晶] 编辑
2l年l月 I 国 备 程 01 1 中 设 工
赠
e
。 o0 埔 o2 0 o 4 6 o 8 mⅢ 埔 。 叫 。 。 埔。 。 62 ㈣ 。
图3 两偶合器温度变化趋势图
另经转速图分析 ,也进一步证 实了2 # 一侧偶合器 的振动大发 生在偶 合器启动 时刻。偶合器启 动后 ,振 动又很快恢 复 到
平常水平。
速 度 约 25 /。 .ms 二 、监 测 诊 断 系统 概 况
工 J 垒± 兰 里
控
南 京大学 为此皮带驱 动机组 开发 的监测诊 断 系统 ,如 图1 所示 ,共检测3路信号 。其 中 ,四路转速信号 涉及 电机 4
转 速两路 、偶合器输 出转速一路 、包 角轮转速 一路 ,其他 转速 可 由此 四路转速导 出 。1路 温度信 号涉及 电机温 度信 2 号共 四路 、偶合器工作 液温度共 两路 、减速机 油液温 度共 两路 、滚筒 两端轴承温 度共两路 、包角 轮两端轴 承温 度共
设备维保的设备运行状况监测与数据分析
备件管理
03
建立完善的备件管理体系,确保备件供应的及时性和可靠性。
实际应用Байду номын сангаас案例分
05
析
实际应用场景
设备运行监测
通过传感器、仪表等设备实时监 测设备的运行状态,如温度、压 力、振动等参数,确保设备正常 运行。
数据分析
对监测数据进行处理和分析,提 取有用的信息,如设备性能变化 趋势、故障预警等,为设备维护 和维修提供依据。
通过实时监测和数据分析,及时发现设备潜在的故障和问题,有效 预防了设备故障的发生,提高了生产效率和产品质量。
案例分析二:某公司设备故障预测模型
背景介绍
某公司为了减少设备故障停机时间,提高生产效率,开发 了一种基于数据挖掘的设备故障预测模型。
解决方案
该模型通过分析历史数据,挖掘出与设备故障相关的特征 和规律,构建预测模型,对未来设备故障进行预警。
监测频率
定期监测
按照固定的时间间隔进行监测,如每日、每周或每月等。
实时监测
对设备进行不间断的实时监测,以便及时发现异常情况。
按需监测
根据设备的实际运行状况和需要,灵活安排监测频率。
数据分析
02
数据收集
01
02
03
实时数据采集
通过传感器和监控系统实 时收集设备运行过程中的 各种数据,如温度、压力 、流量、振动等。
故障预警
将预测结果及时通知相关人员,以便及时处理和解决设备故障问题。
设备维保策略优化
04
基于数据的维保计划
数据分析
通过收集设备运行数据,进行实时监测和定期分析 ,了解设备的性能状况和潜在问题。
预防性维护
根据数据分析结果,制定针对性的预防性维护计划 ,以降低设备故障率。
电气设备状态监测与评估
电气设备状态监测与评估电气设备在现代工业生产中起着至关重要的作用,它们负责供电、传输能源,并维持工艺的正常运转。
然而,由于长时间运行、恶劣工作环境和设备老化等原因,电气设备存在着各种隐患和风险。
因此,电气设备状态监测与评估成为了一项至关重要的工作。
一、状态监测与评估的重要性电气设备状态监测与评估是指对电气设备的各项参数、工作状态和寿命进行动态监测,并评估其可靠性和安全性的工作。
首先,它可以帮助企业及时发现设备运行中的故障和问题,从而减少停机时间,提高生产效率。
其次,通过对设备状态的评估,可以制定合理的维护计划,延长设备的使用寿命,降低维修成本。
此外,及时的状态监测与评估还有助于提高电气设备的安全性,避免事故的发生,保障员工的生命财产安全。
二、状态监测与评估的方法和技术状态监测与评估可以通过多种方法和技术来实施。
目前,常用的方法包括使用传感器、数据采集器和监测系统等工具,对电气设备的温度、振动、电流、电压、湿度等参数进行实时监测。
其中,传感器是状态监测与评估的关键技术之一,它可以将设备产生的信号转换为可供处理和分析的电信号。
传感器的种类有很多,比如光纤传感器、应力传感器、温度传感器等,可以根据具体情况选择适合的传感器类型。
除了传感器,数据采集器也是状态监测与评估的重要一环。
数据采集器可以采集传感器获取到的数据,并通过有线或无线方式传输到监测系统。
在选择数据采集器时,需要考虑采集的频率、传输的距离和稳定性等因素。
监测系统是状态监测与评估的核心组成部分,它接收并处理数据采集器传输过来的数据,并进行分析和判断。
监测系统可以使用人工智能算法、神经网络和数据挖掘等技术,对设备的状态进行实时分析和预测。
通过监测系统,可以实现对设备的远程监控和故障诊断,提高维护效率和准确性。
三、状态监测与评估的难点和挑战状态监测与评估虽然具有重要意义,但也面临着一些难点和挑战。
首先,由于电气设备种类繁多,每种设备的状态监测与评估方法都不尽相同,需要根据具体设备的特点进行选择和设计。
故障诊断与状态监测
详细描述
基于信号处理的故障诊断方法是一种实时监 测和诊断技术,它通过采集设备运行过程中 的各种信号,如振动、声音、温度等,利用 信号处理和分析技术,提取出反映设备状态 的参数和特征,识别出异常模式,判断设备 的运行状态和潜在故障。
03
状态监测技术
振动监测技术
总结词
通过监测设备或结构的振动情况,分析其振 动特征,判断设备或结构的运行状态。
故障树分析
总结词
通过构建故障树,分析系统故障的成因和相互关联,找出导致系统故障的关键因素。
详细描述
故障树分析是一种自上而下的逻辑分析方法,通过构建故障树,将系统故障的成因逐级展开,分析各 因素之间的逻辑关系,找出导致系统故障的关键因素,为改进设计和降低故障概率提供依据。
故障诊断专家系统
总结词
利用专家知识和推理规则进行故障诊断,提供专业化的故障解决方案。
复杂系统与多源异构数据的集成处理
复杂系统
随着工业设备的复杂度增加,故 障诊断与状态监测需要处理来自 不同系统、不同部件的多源异构 数据。
数据集成
为了全面分析设备的运行状态, 需要将不同来源、不同格式的数 据进行集成,形成统一的数据视 图。
数据处理方法
针对多源异构数据的特性,需要 发展新的数据处理方法,包括数 据清洗、融合、转换等,以提取 有价值的信息。
故障诊断与状态监测技术的发展历程
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
初步探索阶段
20世纪50年代以前, 主要依靠人工观察和经 验判断,缺乏科学依据 和技术手段。
初步发展阶段
20世纪50年代至70年 代,开始出现简单的振 动和温度监测技术,初 步形成了基于信号处理 和模式识别的故障诊断
变压器运行状态监测与分析方法与案例
变压器运行状态监测与分析方法与案例随着电力设备技术的不断发展,变压器作为电力系统中的重要装备,其在电力系统中的重要性日益凸显。
然而,由于变压器的工作环境复杂、负荷变化大、易受电力系统其他设备的影响等因素,变压器的故障率较高,因此对变压器的运行状态进行监测和分析,对于提高电力系统的可靠性和稳定性具有重要的意义。
本文将重点介绍变压器运行状态监测与分析的方法和案例,以期为电力系统工程师提供一些参考。
一、变压器运行状态监测方法1.1 温度监测法变压器温度是反映其运行状态的重要指标。
变压器在运行过程中,绕组内部和外部会产生一定的热量,因此监测变压器的温度变化可以有效地判断变压器的负荷性能变化、故障情况等。
常用的温度监测方法包括:(1)绕组温度监测:通过在变压器绕组内安装温度传感器,实时监测绕组温度的变化情况。
(2)油温监测:通过安装油温传感器,监测变压器油温的变化情况,进而判断变压器的运行状况。
1.2 气体检测法变压器故障时,会产生一些特殊的气体,如氢气、甲烷、乙烯等。
因此,通过监测变压器内的气体变化情况,可以判断变压器故障的类型和程度。
常用的气体检测法包括:(1)氢气检测:氢气检测是监测变压器内部故障的一种有效方法。
通过监测变压器内部氢气浓度的变化,可以判断变压器绝缘材料的老化、某一部分绕组的短路等情况。
(2)热失控检测:如果变压器内部存在热失控现象,会产生大量的乙烯和甲烷等气体,因此可以通过检测变压器内部乙烯和甲烷的浓度变化来判断变压器是否存在热失控现象。
1.3 振动检测法变压器在运行过程中,受到负荷的影响,会产生一定的振动。
因此,通过监测变压器的振动情况,可以判断变压器的运行状况。
常用的振动检测法包括:(1)加速度传感器:通过在变压器周围固定加速度传感器,监测变压器的振动情况,进而判断变压器的安装质量和工作状态。
(2)声波传感器:通过安装声波传感器,检测变压器内部的噪声情况,可以判断变压器内部是否存在某种故障。
设备状态监测与故障诊断技术第5章-旋转机械故障诊断技术
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图5.8 典型不对中谱图
可编辑课件PPT
பைடு நூலகம்
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实例四: 转子不对中故障的诊断
MO MI PI PO
电机
水泵
出现2×频率成分。 轴心轨迹成香蕉形或8字形。 振动有方向性。 轴向振动一般较大。 本例中, 出现叶片通过频率。
2X频率 1X频率
叶片通 过频率
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可编辑课件PPT
转子不平衡故障包括: ①转子质量不平衡、 ②转子偏
心、 ③轴弯曲、 ④转子热态不平衡、 ⑤转子部件
脱落、 ⑥转子部件结垢、 ⑦ 联轴器不平衡等,不
同原因引起的转子不可编平辑课衡件P故PT 障规律相近,但也各有 3
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
1.转子质量不平衡
力不平衡: 不平衡产生的振动幅值在转子第一临界转速以下随转速的 平方增大。例如,转速升高1倍,则振动幅值增大3倍。在转子重 心平面内只用一个平衡修正重量便可修正之。
4.转子热态不平衡: 在机组的启动和停机过程中,由于热交换速
度的差异,使转子横截面产生不均匀的温度分布,使转子发生
瞬时热弯曲,产生较大的不平衡。热弯曲引起的振动一般与负
荷有关。
可编辑课件PPT
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
5. 转子部件脱落 可以将部件脱落失衡现象看作对工作状态的转子
掌握滚动轴承故障诊断技术、齿轮故障诊断技术;
了解电动机故障诊断技术、皮带驱动故障诊断技术;
2024/8/熟1 悉利用征兆的故障诊可断编辑方课件法PPT。
2
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
电力行业的电力设备运行状态监测与优化
电力行业的电力设备运行状态监测与优化随着电力行业的发展和电力设备的广泛应用,电力设备的运行状态监测与优化显得尤为重要。
准确监测设备的运行状态和及时发现问题,对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。
本文将介绍电力行业常用的电力设备运行状态监测与优化方法,以及在实际应用中的一些案例。
一、监测方法为了准确监测电力设备的运行状态,电力行业采用了多种监测方法,其中包括:1. 传感器监测:通过安装传感器在设备上,实时采集温度、湿度、电流、电压等参数,通过数据分析与比对,判断设备是否存在异常情况。
2. 红外热像仪监测:利用红外热像仪扫描设备表面,观察设备的热分布情况,以检测设备的温度异常情况。
3. 声音分析监测:通过设备的声音监测,识别设备是否存在异常声音,如噪音、震动等,从而判断设备是否需要维护保养。
以上方法结合起来,能够提供全面的电力设备运行状态监测数据,为优化运行提供基础。
二、优化方法了解设备的运行状态后,电力行业可以根据监测数据,采取相应的优化方法,以提高设备的运行效率和延长设备的使用寿命。
以下是电力行业常用的优化方法:1. 定期维护:根据设备的使用频率和制造商的建议,制定定期维护计划,包括清洁、润滑、紧固等,以确保设备的正常运行。
2. 数据分析:对监测所得的数据进行分析,找出设备运行中存在的问题,并提出相应的解决措施。
例如,通过分析电流和电压数据,可以发现设备的能耗异常,进而采取节能措施。
3. 运行参数调整:根据设备的监测数据,调整设备的运行参数,以实现设备的最佳运行状态。
例如,根据设备温度监测数据,调整冷却系统的设置,以保持设备的温度在正常范围内。
三、应用案例1. 输电线路监测与优化:通过安装传感器和监测设备,对电力输电线路进行实时监测,及时发现线路的温升、电阻异常等问题,并采取相应的优化措施,以提高输电效率和减少能耗。
2. 发电机组监测与优化:通过安装红外热像仪和振动传感器,实时监测发电机组的温度和振动情况,及时发现设备的故障和异常,从而减少停机维修时间,提高发电机组的可靠性和运行效率。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析一、概述随着电力工业的快速发展,电力系统设备的安全稳定运行对于保障社会经济的持续发展和人民生活的正常进行具有至关重要的意义。
由于设备老化、运行环境恶劣以及人为操作失误等多种因素的影响,电力系统设备在运行过程中难免会出现各种故障。
对电力系统设备进行状态监测与故障诊断技术的研究与应用,成为了确保电力系统安全稳定运行的关键环节。
状态监测技术是指通过实时采集设备运行状态信息,对设备的健康状况进行实时监测和评估的技术。
该技术能够及时发现设备的异常状态,为故障诊断提供有力的数据支持。
而故障诊断技术则是根据状态监测所获得的数据,结合设备的结构特点、工作原理以及运行环境等因素,对设备故障进行准确判断和定位的技术。
通过故障诊断,可以确定故障的原因、程度和范围,为后续的维修和更换工作提供指导。
近年来,随着传感器技术、信号处理技术和人工智能技术的不断发展,电力系统设备状态监测与故障诊断技术也取得了显著的进步。
各种新型传感器和监测设备的出现,使得状态信息的获取更加准确和全面信号处理技术的发展,使得对监测数据的分析和处理更加高效和精确而人工智能技术的应用,则为故障诊断提供了更加智能和自动化的方法。
尽管取得了这些进展,但电力系统设备状态监测与故障诊断技术仍面临着一些挑战和问题。
例如,对于复杂设备和系统的监测与诊断,需要更加深入的理论研究和更加完善的技术体系同时,还需要解决在实际应用过程中可能出现的误报、漏报等问题,提高监测与诊断的准确性和可靠性。
本文旨在对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入的分析和研究,探讨其在实际应用中的优势和不足,并提出相应的改进和发展方向。
通过对该技术的深入研究和应用推广,有望为电力系统设备的安全稳定运行提供更加坚实的技术保障。
1. 电力系统设备状态监测与故障诊断的重要性在电力系统中,设备状态监测与故障诊断技术的应用具有极其重要的意义。
这一技术能够确保电力系统的稳定运行。
电力设备状态监测闭环管理案例分析
f o r e q u i p me n t r un n i n g on l y by f or mi n g a c l o s e d — l oo p ma na ge me n t .Bu t s o me e qu i p me n t us e r s d i d n’ t g i v e e n o u g h i m po r t a n c e o n d e t e c t i o n r e s u l t . W he n t he hi d d e n d a ng e r s we r e ha n dl e d o ut , t he y d i d n’ t t e l l t h e d e t e c t i o n u n i t . I t i s n o t c o nd u c i v e t o t h e d e t e c t i o n u n i t s um m a r y o f e q u i p me nt r un n i n g e x p e r i e n c e .
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输电线路运行状态监测及故障诊断技术研究
输电线路运行状态监测及故障诊断技术研究摘要:由于输电线路的高负荷运行,长时间使用就会出现故障问题,若不能对其进行有效的监测和诊断,就会造成严重的后果,甚至会造成输电线路的损坏,从而影响整个运行进程,因此,对输电线路状态检测和诊断是非常有必要的。
随着科技的进步,输电线路的性能越来越好,其维护和检修技术也越来越先进,因此,在运行中,要尽可能地减少输电线路的故障问题,降低维护费用,定期对输电线路状态进行监测和故障诊断,保证其正常运转。
本文从现场输电线路检测状态入手,对输电线路状态监测和故障诊断技术的相关内容进行了详细概述。
关键词:输电线路;状态监测;故障诊断1110kV输电线路状态监测与故障诊断技术概述110kV输电线路的运行状况监测、线路运行状况的诊断、输电线路的故障预防与处理是输电线路状态监测与故障诊断技术的重要内容。
其中,输电线路的状态监测是指在线路运转时,由专业测定仪器来检测线路的工作情况;而对输电线路的故障诊断,则是通过对线路测试结果进行细致的分析,从而判断输电线路的工作状态运行是否正常。
与此同时,针对输电线路的故障进行相应的处理与防范,主要是针对所诊断出的故障,采取相应的对策,对出现的问题和故障进行及时的修正和预防。
正常情况下,输电线路的处理通常包括线路调整、更换和检修,而对输电线路故障的预防包括检修、输电线路运行的全方位监测等。
为切实保障输电线路平稳运行,依据实际需求构建出一套较为完善的输电线路运行标准,当设备实际运行状态与标准存在差异情况下,应对输电线路进行检修,而此标准也成为衡量线路是否需要进行检修的主要依据。
2110kV输电线路状态监测检修2.1输电线路状态检修信息系统设计2.1.1GPS巡视系统以及地理信息系统GPS技术、GIS技术逐渐成熟并广泛应用于各个领域。
因此,技术人员在实际设计系统时,将GPS技术与移动智能端相结合,巡视人员在实际工作中可以通过移动端设备直接获取输电线路准确位置,同时智能端也可以将现场实时情况传回到管理中心。
轧机故障案例分析
一、线材机械设备的精密点检管理摘要:应用精密点检技术对线材机械设备进行振动监测和诊断分析。
以实例介绍利用时域、频域及趋势分析等方法,判断设备当前状态,早期发现故障隐患,查找故障根源,为确定维修时间、制定维修方案提供了可靠依据,取得较好效果关键词:精密点检技术,状态监测,故障诊断,设备管理某钢线材厂将精密点检技术应用于点检量化工作中,对设备实施定期振动监测,利用时域、频域及趋势分析等方法,判断设备当前状态,早期发现故障隐患,避免突发事故,确保设备正常安全运行;查找故障根源,为确定维修时间、制定维修方案提供了可靠依据。
现通过典型案例说明精密点检技术的应用情况。
一、预精轧机故障诊断处理预精轧机是线材厂的重点关键设备。
2004年11月检修一线预精轧机时,更换了输人轴的三个齿轮(以国产替代进口)。
运行不到半天,即出现吱吱的异响,但始终没能找到原因。
为此,用巡检仪进行了振动测试。
预精轧机的结构简图及测点布置见图1。
1.结构参数及频率输入轴转速n=660--690r/min齿轮齿数:Z1=77,Z2=76,Z3=44,Z4=39,Z5=Z6=Z7=Z8=31,Z9=Z10=36。
各轴旋转频率:f1=11-11.5Hz,f2=11.7Hz,f3=f4=10.3Hz。
齿轮的啮合频率:fm1 =847 -885.5Hz,fm2=456.3Hz,fm3=319.3Hz,各轴承均为国外生产的滚动轴承,参数不详。
预精轧机的结构简图及测点布置图1 预精轧机的结构简图及测点布置2.诊断分析(1)测试结果(见表1)表中Hv, Vv, Av分别是水平、垂直和轴向的速度值,单位为mm/s; Ha, Va, Aa分别是水平、垂直和轴向的加速度值,单位为m/s2 。
(2)诊断分析从表1可看出,15架振动烈度比14架小,水平和轴向加速度幅值比14架大,但加速度最大值在14架。
由于此设备结构较特殊,故不适合采用绝对标准,而又无相对标准可参照。
工业物联网中的设备状态实时监测与诊断
工业物联网中的设备状态实时监测与诊断工业物联网(IIoT)作为新一代工业革命的核心技术之一,正在改变着传统工业生产方式和管理方式。
它将设备、传感器、网络、云计算等技术有机地结合起来,实现设备之间的互联互通,从而实现设备状态的实时监测与诊断。
本文将重点介绍工业物联网中的设备状态实时监测与诊断的相关技术和应用。
一、设备状态实时监测的意义和挑战工业设备在生产过程中经常会出现故障或者损坏,而传统的人工巡检方式往往效率低下,容易出现漏检漏报的情况。
而通过工业物联网技术,可以将设备与云端进行实时连接,实现对设备状态的实时监测。
这样可以大大提高设备故障的发现速度,减少生产停机时间,提高工作效率。
然而,工业物联网中的设备状态实时监测也面临着一些挑战。
首先,不同设备的数据采集方式和参数不尽相同,需要针对不同设备进行数据采集和分析。
其次,设备状态实时监测涉及到大量的数据收集和存储,需要具备强大的计算和存储能力。
最后,设备状态实时监测需要建立一个高效的数据传输和处理系统,确保数据的及时性和准确性。
二、设备状态实时监测的关键技术1. 传感器技术传感器是工业物联网中设备状态实时监测的关键技术之一。
传感器可以对设备的各种参数进行实时感知和监测,如温度、压力、振动等。
传感器可以通过有线或者无线的方式将采集到的数据传输到云端进行分析和处理。
2. 数据采集与存储技术数据采集与存储技术是设备状态实时监测的关键环节。
通过合适的数据采集设备和采集系统,可以实现对设备状态数据的及时采集和传输。
同时,需要建立强大的数据存储系统,以快速、准确地存储大量的设备状态数据。
3. 数据传输与处理技术在设备状态实时监测过程中,需要进行大量的数据传输和处理。
传统的工业网络往往无法满足高速、大容量的数据传输需求。
因此,需要借助云计算和大数据技术,建立一个高效的数据传输和处理平台,以实现对设备状态数据的实时分析和诊断。
三、设备状态实时监测的应用案例1. 制造业在制造业中,设备状态的实时监测和诊断对于生产线的顺畅运行至关重要。
设备状态监测与故障诊断技术在制造类企业中的应用案例
概述福建永智印刷机械设备有限公司是一家专业生产移印机、丝印机及其他印后加工设备的企业,目前在大型印刷设备制造类企业中,设备的状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握电动机在使用过程中的状态,确定其整体或局部正常或异常,早期发现故障及其原因,并能预报故障发展趋势的技术。
通俗地讲,这是一种给电机设备“看病”的技术。
而现场电机设备的一个征兆往往对应好几个故设备状态监测与故障诊断技术在制造类企业中的应用案例文 翁振斌障,同理,一个故障也对应好几种征兆;就目前对电机设备来说,故障诊断技术主要是通过软件支持下的测振仪进行振动监测和分析。
但是现场跟实验的环境有很多的区别,这就要求企业的技术人员不仅要重视对测振仪波形-频谱图和参数的分析,同时要加强对设备结构、性能和环境因素等的了解,这些都是为故障诊断进行一个结论的相互补充和验证的过程。
不管对电机的状态监测也好,故障诊断也罢,最终的目的是要解决问题,找到问题的本质,才能对症下药。
这样会对企业从电机的事后维修和计划维修向预防维修和状态维修的转变提供一个很好技术支撑平台,加快了电机设备管理和维修技术的发展。
设备状况福建永智印刷机械设备有限公司按原先的检修计划,于2020年12月份开始对生产车间的高压电动机C 352A 进行了一个全面的监测,在这之前,此台电机检修了3次且检修周期越来越短,如下表2-1所示。
本次监测工作按照《中国石油化工总公司石油化工旋转机械振动标准》(SHS 01003-2004)的要求进行。
通过2018.02.23~2018.03.10监测数据和故障诊断发现:电机检修周期缩短的主要故障源是:基座强度不够导致的,详见下面内容。
电机详细参数生产车间的高压电动机C352A具体铭牌参数如下表2-2所示。
电机基组结构简图及现场测点分布图高压电动机C352A机组结构简图如图2-3所示。
电机机组测量点分布情况图如图2-4所示。
状态监测2020年12月18日开始对高压电动机C352A进行监测,直到2021年1月5日,本次监测按照《中华人民共和国旋转机械振动标准》的要求进行,各测点的振动烈度值均在允许范围内,位于B区,具体数据如下表3-1所示(2020年12月18日测的数据)。
故障诊断与状态监测
声发射监测技术具有非接触 性、实时性等优点。
详细描述
声发射监测技术可以通过传 感器非接触地采集声音信号, 实时监测结构的声发射事件, 并通过数据采集和分析系统 进行远程监测和诊断。
红外监测技术
总结词
红外监测技术通过测量物体或结构的红外辐射来评估其运行状态。
详细描述
红外监测技术广泛应用于电力设备、化工设备、航空航天等领域,可以检测出设备的过 热、泄漏等情况,通过分析红外辐射的特征,可以判断设备的故障类型和严重程度。
故障诊断与状态监测
目录
• 故障诊断与状态监测概述 • 故障诊断技术与方法 • 状态监测技术与应用 • 故障诊断与状态监测的挑战与未来发展 • 案例分析与实践
01
故障诊断与状态监测概 述
定义与目的
定义
故障诊断与状态监测是针对设备或系统的运行状态进行检测、评估和预测的技 术,旨在及时发现潜在故障、分析故障原因,并采取相应的措施进行维修和预 防。
详细描述
油液监测技术可以直接检测润滑 油或液压油的性能和状态,通过 定期取样和分析,可以实时了解 机械设备的润滑和液压系统的工 作状态,及时发现潜在的故障和 问题。
声发射监测技术
总结词
声发射监测技术通过采集和 分析物体或结构在受力时发 出的声音信号来评估其运行 状态。
详细描述
总结词
声发射监测技术广泛应用于 压力容器、管道、桥梁等结 构的监测,可以检测出结构 的裂纹、腐蚀、疲劳等情况, 通过分析声发射信号的特征, 可以判断结构的损伤程度和 故障类型。
故障诊断的准确性与实时性要点一 Nhomakorabea总结词
要点二
详细描述
故障诊断的准确性和实时性是关键,需要不断提高诊断算 法的精度和响应速度,以满足工业应用的需求。
设备维保的健康评估与状态监测
• 设备维保健康评估概述 • 设备状态监测技术 • 设备故障诊断与预测 • 设备维保策略与优化 • 实际应用案例分析
01 设备维保健康评估概述
设备健康评估的定义
设备健康评估是对设备运行状态、性能和可靠性的全面检测和评估,通过运用各 种检测手段和数据分析方法,对设备的各项参数进行监测和评价,以确定设备的 健康状况和潜在风险。
03
常见的振动监测技术包括振动烈度监测、频谱分析、
包络解调等。
温度监测技术
温度监测技术是通过测量设备的 温度变化,判断设备的运行状态
和故障类型。
温度监测技术具有简单、直观、 可靠等特点,能够及时发现设备
过热故障,防止设备损坏。
常见的温度监测技术包括接触式 温度测量和非接触式红外测温等
。
油液分析技术
结果评估与报告
根据数据处理和分析的结果,对 设备的健康状况进行评估,形成 评估报告,提出相应的维护建议 和措施。
02 设备状态监测技术
振动监测技术
01
振动监测技术是通过测量设备的振动信号,分析其特
征参数,从而判断设备的运行状态和故障类型。
02
振动监测技术具有实时性、远程性和在线性等特点,
能够及时发现设备故障,提高设备维护效率。
基于物理的预测模型
根据设备的工作原理和物理特性,建立数学模型,预测设备可能出 现的故障。
混合模型
结合基于数据的模型和基于物理的模型,利用各自的优势进行故障 预测。
故障预防的措施
定期维护保养
按照设备制造商推荐的保养周期,对设备进行定期保养,更换磨损件 ,清洗润滑系统等。
巡检与点检
定期对设备进行巡检和点检,检查设备的运行状态和各项参数是否正 常。
自动化设备的状态监测与故障分析
自动化设备的状态监测与故障分析在现代工业生产中,自动化设备扮演着至关重要的角色。
它们的高效运行直接关系到生产效率、产品质量和企业的经济效益。
然而,如同任何复杂的系统一样,自动化设备在运行过程中难免会出现各种故障。
为了确保设备的稳定运行,降低停机时间和维修成本,对自动化设备进行状态监测与故障分析显得尤为重要。
一、自动化设备状态监测的重要性自动化设备的状态监测就像是给设备做“体检”,通过实时或定期的检测和评估,我们能够及时了解设备的健康状况。
这不仅有助于预防潜在的故障,还能优化设备的维护计划,延长设备的使用寿命。
首先,状态监测可以提高生产效率。
当设备处于良好的运行状态时,能够以最佳的性能工作,减少因设备故障导致的生产中断和延误。
其次,它有助于保障产品质量。
稳定运行的设备能够保证生产过程的一致性和准确性,从而生产出符合质量标准的产品。
此外,有效的状态监测还能降低维修成本。
通过提前发现问题并进行针对性的维修,可以避免故障的进一步恶化,减少维修的复杂性和费用。
二、自动化设备状态监测的方法1、传感器监测传感器是获取设备状态信息的重要工具。
例如,温度传感器可以监测设备的发热情况,振动传感器能够感知设备的振动幅度和频率,压力传感器则用于测量设备内部的压力变化。
这些传感器将收集到的数据传输给控制系统,以便进行分析和处理。
2、数据分析收集到的设备运行数据需要进行深入的分析。
通过运用统计学方法、数据挖掘技术等,可以从大量的数据中提取出有价值的信息,发现潜在的趋势和异常。
例如,通过对比设备在不同时间段的运行数据,可以判断设备的性能是否有所下降。
3、视觉检测利用摄像头等视觉设备对设备进行监测也是一种常见的方法。
通过图像识别技术,可以检测设备表面的磨损、变形、裂纹等情况,以及设备的运行动作是否正常。
4、声音监测设备在运行过程中会产生特定的声音。
通过对声音的监测和分析,可以判断设备是否存在异常噪声,从而发现潜在的故障。
例如,轴承磨损可能会导致异常的摩擦声。
体弱儿案例分析报告
体弱儿案例分析报告1. 引言体弱儿是指身体虚弱、抵抗力低下的儿童,通常体质较差,易感染疾病。
体弱儿的管理和护理是保障儿童健康成长的重要方面。
本报告将对某体弱儿患者的案例进行分析,并提供有关护理和管理的建议。
2. 案例描述患者是一名5岁男孩,体弱多病。
近期频繁感冒、咳嗽,退烧后仍持续低烧,食欲不振。
母亲表示他在学校常常被其他孩子体育活动时推撞,身体抵抗力较差,易被感染。
3. 体格检查患者体重为15kg,身高为105cm。
身体状况较差,皮肤苍白,消瘦,可见骨骼明显。
肌力较低,步态欠稳,眼睛周围多有黑眼圈。
听诊发现咳嗽音较重,心率正常。
4. 实验室检查结果•血常规:白细胞计数正常,红细胞计数偏低。
•免疫球蛋白:IgA、IgM、IgG 均偏低。
•咽拭子检查:呼吸道病毒检测呈阳性。
5. 诊断根据患者体格检查和实验室检查结果,可以得出如下诊断:•体质较差•营养不良•免疫功能低下•呼吸道病毒感染6. 护理建议为了改善患者的体质和提高免疫力,以下是一些建议的护理措施:6.1 营养调整•提供均衡的饮食,含有高蛋白、高维生素和矿物质的食物。
•每天提供多次小份的餐食,以增加能量摄入。
•避免食用高糖、高脂肪的食物,以免增加肥胖风险。
6.2 免疫增强•补充免疫相关的维生素,如维生素C、维生素D等。
•鼓励户外活动,增加阳光暴露,以增加维生素D的合成。
•保持良好的卫生习惯,如勤洗手、避免接触病原体等。
6.3 定期体检•患者需要定期进行体格检查,以便及时发现和处理身体状况的变化。
•监测血常规、免疫球蛋白水平等指标,以评估治疗效果。
7. 管理建议除了上述护理措施外,以下是一些建议的管理措施,以帮助患者更好地管理体弱状态:7.1 学校管理•与学校老师和医务人员合作,制定个性化的教育和体育方案,以满足患者的特殊需求。
•鼓励患者参与一些适度的体育活动,以增强体质和提高免疫力。
7.2 家庭管理•监测患者的体温、饮食和睡眠情况,及时发现和处理不适症状。
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高,电力设备的状态监测与故障诊断成为了电力系统运行和维护中的重要环节。
电力设备状态的监测和故障的诊断能够及时发现和解决电力设备的问题,保障电网的安全稳定运行。
一、电力设备状态监测的意义电力设备状态监测是通过对电力设备的运行参数进行实时监测和分析,提前发现可能存在的隐患和故障,从而保障电网的可靠运行。
首先,电力设备状态监测可以提前预警电力设备可能出现的问题,减少故障的发生和影响。
其次,通过了解电力设备的实际工作状况,可以针对性地制定维护计划和措施,延长设备的使用寿命,提高设备的可靠性。
最后,电力设备状态监测可以减少运维成本和提高效益,提高供电质量和用户满意度。
二、电力设备状态监测的方法电力设备状态监测的方法有多种,常用的有在线监测、非接触式监测和远程监测等。
其中,在线监测是通过传感器和监测仪表等设备对电力设备的运行参数进行实时监测,并将数据传输至监控中心进行分析和判断。
非接触式监测是利用红外线、超声波等技术对设备进行监测和诊断,不需要直接接触设备,减少了对设备的损耗和操作的危险。
远程监测则是通过互联网等通信手段进行远程实时监测,无需人工在现场进行操作和观察,提高了监测效率和减少了人力成本。
三、电力设备状态监测的关键技术电力设备状态监测依靠一系列的关键技术来实现。
首先是传感技术,通过传感器对电力设备进行数据采集,监测电流、电压、温度等参数的变化。
传感器的准确度和可靠性对设备状态监测的结果起着至关重要的作用。
其次是数据采集和传输技术,将传感器采集到的数据及时传输至监控中心进行分析和处理。
数据采集和传输的稳定性和实时性直接影响了故障诊断和预警的效果。
再次是数据处理和分析技术,通过对采集到的数据进行分析、比较和建模,能够准确判断设备的工作状态和存在的问题。
数据处理和分析的算法和模型需要不断改进和优化,以提高诊断的准确度和速度。
最后是故障诊断和预警技术,通过对设备状态进行分析和判定,及时预警设备可能出现的故障和隐患,减少故障对电网的影响。
设备状态监测系统在石油化工企业中的应用案例分享
设备状态监测系统在石油化工企业中的应用案例分享设备状态监测系统在石油化工企业中的应用案例分享引言:随着科技的不断发展和进步,各行各业纷纷开始应用智能化技术,以提高生产效率和降低成本。
石油化工行业作为我国经济发展的重要支柱产业之一,也积极引进和应用各种智能设备,其中设备状态监测系统在石油化工企业中起到了重要作用。
本文将结合一个实际案例,详细介绍设备状态监测系统在石油化工企业中的应用,并探讨其优势和未来发展方向。
1. 案例背景我们选取了一家大型石油化工企业作为案例,该企业生产各种化工产品,设备数量众多,包含压缩机、泵、发电机等设备。
由于传统的设备维护方式主要依靠人工巡检,存在着巡检周期过长、人工漏检、预防维护不足等问题,导致设备故障频发,影响生产运营。
2. 解决方案针对上述问题,该企业引入了先进的设备状态监测系统。
该系统通过安装传感器,实时监测设备的工作状态,采集并传输数据到中央控制室。
同时,系统还配备了专门的软件,用于对数据进行处理和分析,通过预测和诊断手段,提前发现设备的异常情况,并向工作人员发出警报信号。
3. 系统应用3.1 设备状态数据采集设备状态监测系统通过安装传感器,实时采集设备的振动、温度、电流等工作参数,并将数据传输到中央控制室。
中央控制室通过数据集成和处理软件,对采集到的数据进行分析,综合判断设备的工作状态。
在该案例中,通过采集泵的振动数据,可以判断泵的轴承是否磨损,进而预测故障的可能性,并及时进行维修或更换。
3.2 异常报警和预测维护设备状态监测系统可以通过软件对设备数据进行分析,判断设备是否存在异常状况,并在发现异常时立即发出警报信号,通知相关工作人员。
在该案例中,通过监测发电机的温度和电流数据,系统可以分析出发电机是否存在过热或过电流情况,一旦发现异常,系统会自动发出报警信号,提醒工作人员及时处理。
此外,设备状态监测系统还支持预测维护,即通过对设备数据的分析,预测设备的故障和维护周期,提前制定维护计划。
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工程中存在的振动问题
3、不平衡惯性力
转子不平衡
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转子中心与回转中心 不重合时,旋转状态 下就会产生不平衡力 ,在不平衡力的作用 下,转子就会产生振 动。
高速旋转的汽轮机、 压缩机等旋转机械, 由于旋转质量的不平 衡、轴承的刚度、滚 珠的缺陷、滑动轴承 的油膜振荡等因素的 影响都会引起振动。
设备状态监测所包含的领域
振动测量 与分析
动平衡校验
电机测试
油质检验 与分析
红外测温 与成像
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主要内容
故障诊断基础知识 常用各类设备振动标准 S8000系统的应用 典型案例诊断与分析 电机诊断技术
故障诊断基础知识
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振动——系统在平衡位 置附近所做的往复运动 (摆动)。
机械振动——力学量( 位移、速度、加速度) 。
振动是机器进行能量交 换过程的具体体现。
振动是一种表象,反映 了振动体内在的“量化 ”过程。
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振动位移D﹕ μm﹐mil﹐ 1mil=25.4μm , 1丝=10μm
振动速度V﹕ mm/s振动速度的有效值也称振动烈度 振动加速度A﹕ m/s2 g, 1g=9.8 m/s2
振动加速度积分一次即为振动速度﹐积分二次即为 振动位移。
V=2πfD=ωD =ω2D
﹔ A=2πf V=(2πf)2D
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T Q
P
T P
t
机械振动系统
机械振动所研究的对象时机械或结构,在理论分析中要将 实际的机械或结构抽象为力学模型,即形成一个力学系统
激励(作用于输入端的外力)
(力或位移等激励信号)
振动系统 (M、K、C)
响应(系统的运动历程)
(力或其他振动响应信号)
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3
相位
振动测量——振动的三要素
幅值(振幅)常用A表示
定义:物体动态运动或振动的幅度,表示振动的强烈程度。
振幅的大小可以表示为﹕
峰峰值 (位移常用) P—P
单峰值 (加速度常用) P
有效值 (速度常用) RMS
峰峰值=2*单峰值=2*√2*有效值
振动的峰-峰值、单峰值、有效值和平均值
位移振幅的物理和工程意义
关注设备零部件的位置精度或变形引起的破 坏时,则应选择振动位移的峰值(或峰峰值 ),因为峰值反映的是位置变化的极限值。
位移的表征参数是——峰峰值
600rpm以下的低速设备,一定要关注位移振 幅!
加速度的物理和工程意义
加速度关注的是惯性力造成的影响,因为 加速度与惯性力成正比。
状态监测案例诊断与分析
——设备检验检测院 郭晓翡
目的——加强设备的维护和管理,减少故障停 机带来的直接与间接经济损失,提高设备管理 水平,推动技术进步,帮助企业获取最大的经 济效益。
定义——设备状态监测与故障诊断技术是一种了解
和掌握设备在使用过程中的状态,确定其整体或局 部正常或异常,早期发现故障及其原因,并能预报 故障发展趋势的技术。
机械振动的分类
机械振动
分类
确定振动
随机振动
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机械振动的分类
确定振动
分类
周期振动
非周期振动
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工程中存在的振动问题
2、自激振动
自激振动
自激振动——自激 振动的引起归于转 子,支撑系统中存 在某一机械能量的 反馈环节。
自激振动现象有油 膜涡动和油膜振荡 ;由于转子的内阻 而引起的不稳定自 激振动。
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工程中存在的振动问题
4非线性振动
自激振动系统和冲击振动系统 也都是非线性振动系统。存在的问 题均是非线性振动问题,只是因某 些系统的非线性特性较弱,在一定 的精度条件下可以简单地作为线性 振动问题来处理。
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机械振动的分类
周期振动
分类
简谐振动
一般周期振动
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机械振动的分类
非周期振动
分类
准周期振动
瞬态振动
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工程中存在的振动问题
1、共振问题
共振
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当外部激振力的频率 和系统固有频率接近时 ,系统将产生强烈的振 动。
在机械设计和使用中 ,对系统共振问题多数 情况下是应该防止或采 取控制措施的。利用隔 振系统和回转轴系统是 在发生强烈振动时采取 的减振和消振措施。
速度振幅的物理和工程意义
速度关注的是零件的疲劳破坏,因为疲劳寿命 主要取决于零件的变形能量与载荷的循环速度,振 动速度的均方根值正好是它们的反映 。