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設備健康管理系統的多維度健康分析

發布時間:2024-10-29 瀏覽次數:


            目前旋轉類設備的健康分析主要有電流頻譜分析、振動頻譜分析、音頻數據分析、點檢儀人工檢測分析等其他方式。但是以上四種設備健康分析方式比較單一,康派智能綜合了以上四種方式,推出了綜合的設備健康分析——設備健康管理系統(T@Equiphms),可以進行多維度融合分析設備運行情況。
           本篇文章小編將介紹以上提及的這些健康分析方式,供你參考。
    電流頻譜分析:
    以電流頻譜分析為基礎的設備健康管理系統,是本身含有電流分析故障特征庫,通過加裝電流采集傳感器,把采集過來的數據與電機故障特征比對,從而分析故障類型和嚴重程度。每個電機的類型和安裝方式不同,在進行故障判斷前,需要先進行電機安全運行工況的學習和優化,以保障故障判斷的額準確性。
    電流的頻譜分析技術屬于比較新興的方式,采集設備安裝比較方便,對于主設備的附帶設備,如減速機、齒輪箱等,該分析存在局限性。電流故障模型的建立需要大量的經驗和算法作支撐,人為介入判斷的方式比較有限。
    振動頻譜分析:
    以振動頻譜分析為基礎的設備健康管理系統,最基礎的使用是通過設置正常運行的限值,超過限值系統自動判斷和發送告警值。振動頻譜分析依托振動頻譜故障庫,通過振動數據的采集和分析,分析軟件調取電機故障特征對比,以告警或報告的方式發送給運維人員,根據分析的故障類型和嚴重程度,安排停機檢查或持續重點關注。每個企業的故障類型模型有標準的,也有根據實際情況自我學習的,目的就是保障故障分析的準確性。
    振動分析是目前主流的判斷旋轉類設備運行工況的分析方式,有專門的振動分析培訓機構和證書頒發。目前智能算法+專業人員波形分析的方式認可度比較高,在故障分析方面對企業專業人員要求較高,也需要企業根據自身的情況配備專業的遠程在線診斷人員。對于不在振動國標范圍內的旋轉類設備,需要更多的人為經驗接入。該類分析大多融合到生產系統的局域網絡,不利于旋轉類設備在手持終端APP上的監控。
    音頻數據分析:
    以音頻數據分析為基礎的設備健康管理系統,主要是通過噪音的頻譜分析和比對,找到匹配到比較高的故障特征。噪音的分析需要前期跑模型,建立自身的數據庫,在后續的生產中,不斷積累和完善數據庫,每個用戶的模型都會存在不一樣,復用的概率比較低。
    噪音的采集和分析需要有很高的的專業性,需要實現語音正確的識別和屏蔽。在故障分析方面,噪音結合溫度、視頻等方式,能夠多維的分析故障和驗證彼此之間的關聯。想要推廣該分析方法,要求開發者的語音識別技術具備行業知名度。
    點檢儀人工檢測分析:
    人工的定點定時巡檢是比較傳統的設備健康管理方式,通過振動分析師帶著點檢設備,一臺一臺的檢測,特別是關聯生產,容易出事故的電機,需要增加巡檢次數。人工巡檢需要企業配備足夠多的巡視人員,對巡檢人員的經驗要求也比較高。特別是巡檢人員少、廠區大、樓層高、設備多、危險度高的場合,該分析方法效率比較低,對企業的發展是個很大的障礙。點檢儀或聽診棒是常用的工具,不能對設備的運行數據進行統計和記錄,不利于設備的數字化管理。
    本著解放人力和提高設備使用效率的方針,一種綜合的設備健康分析方法的開發,是對生產力的徹底解放,屬于新質生產力。我司開發的設備健康管理系統-T@Equiphms在融合上述四種方式后,推出了屬于康派智能的分析方法,采用T@Equiphms進行設備健康預測管理,可以為您的企業帶來看得見的收益,
    設備健康管理系統(T@Equiphms)特點:
    * 無線采集                     * 端計算
    * 智能算法                     * 專家模型庫
    * 智能告警                     * 健康評價
    * 維護方案                     * 趨勢分析
    * 預測報告
           綜合以上分析,多維度融合的跨行業分析-設備健康管理系統(T@Equiphms)可以對關鍵機組及重要機泵進行狀態監測,做到形象直觀、深入淺出地展現設備的健康狀況和運行趨勢,準捕捉設備異常狀態,及時判定故障原因及部位,輔助進行維修決策,在避免關鍵設備停車給企業造成經濟損失的基礎上,大幅提升機組效能。歡迎來電咨詢或交流訪問!