招商煤礦大型機電設備故障診斷預測健康分析監測系統

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山東美安礦山設備有限公司供應煤礦大型機電設備運行狀態監測故障智能診斷、煤礦電動機及主要軸承溫度振動監測裝置、煤礦大型機電設備健康管理分析故障診斷系統、煤礦大型機電設備全生命周期健康管理系統。

一.設備故障診斷系統歷史介紹

設備故障預ce與健康管理(phm)是一種新型的維修與管理方式,它通過感知并充分使用狀態監測與監控信息,對設備的工作狀態、可kao性、壽命和故障進行預ce,融合維修、使用和環境信息,結合規范的設備管理方法和業務流程,對維修活動進行科學規劃和合理優化,對影響設備健康狀態和剩余壽命的技術、管理和人為因素進行全過程控制。設備故障預ce與健康管理的重要基礎是設備管理、基于狀態的維修(cbm),故障預ce與健康狀態評估。與設備故障預ce及健康管理密切相關的幾個基本概念是基于狀態的維修、故障預ce與健康管理(phm)和以可kao性為zhong心的維修(rcm)。故障預ce是指預先診斷部件或系統完成其功能的狀態,包括確定部件的殘余壽命或正常工作的時間長度。狀態管理是指根據診斷、預ce信息、可用資源和使用需求對維修活動做出適當決策的能力。

二.煤礦大型機電設備故障診斷系統簡介

煤礦機電設備健康管理是伴隨著煤礦生產機械化、自動化水平不斷提升而發展形成的一門學科。前期機電設備較少的時期，設備管理主要表現為事后維修和預防性維護等方面，隨著設備技資規模和數量的提升，設備管理逐步轉變為生產性維護、改良預ce維護，交替維 護等模式，隨著大型傳送、液壓設備投資規模、數量的增多，設備的型號、作用特點也各不相同，設備間協調和配合也逐漸增多，設備管理對生產的影響、對企業效益的影響也有提升，設備管理逐漸轉變為狀態維護和預ce，設備健康周期監測等形式，對于煤礦機電設備健康的管理越來越受到人們的重視，同時采用設備預ce與健康管理的方式對提高設備維護管理水平的優shi明顯。，煤礦大型機電設備故障診斷健康管理與智能分析系統基于傳感技術、無線傳輸技術、計算機技術、物聯網技術實時感知設備故障指征參數，基于故障機理、專jia規則、機器學習技術實現設備狀態動態預ce，基于數據分析和數據統計，為用戶設備管理、分析決策提供量化指標等，通過對旋轉設備的振動、溫度參數采集，實現煤礦大型機電設備全生命周期在線監測、分析、預jing、報jing，保障設備的健康運行。

三.煤礦大型機電設備故障診斷健康分析管理系統信號采集原理

當煤礦大型機電設備故障在線監測診斷健康分析管理系統運行時，其針對對不同信號的采集有以下多種方式：

a)采集電動機電壓信息時，先借助電壓互感裝置將風機作業高電壓轉換為低電壓，接著通過電壓變送裝置將電壓信號轉化為標準電流信號，并輸送至礦用本安型分站；

b)采集電動機電流信息時，先借助電流傳感裝置將作業大電流轉變為小電流，接著借助電 流變送裝置獲得標準電流后送至礦用本安型分站；

c)采集油壓信號時，借助礦用本安型壓力傳感器分別對潤滑系統、油壓和制動系統油壓信號進行采集；

d)采集電動機溫度信號時，借助礦用本安型振動傳感；

e)采集電動機溫度信號時，采用礦用本安型溫度傳感器。

四.煤礦大型機電設備故障診斷健康管理分析系統功能簡介

1.在線監測：系統能夠相撞采集煤礦機電設備的運行參數，如電機的振動、溫度、電壓、電流和潤滑油壓力等，以獲得設備的實時運行狀態。

2.故障預jing：通過對設備參數數據的在線分析和比對，系統能夠判斷設備是否存在異chang或趨于故障的趨勢，并提前發出預jing信號，以便及時采取維修或保養措施，避免設備故障的發生。

3.故障診斷

4.數據分析與管理

5.遠程監控與管理

6.duo維度非接觸傳感技術，有線、無線傳感器網絡，gao精度數模轉換；

7.可視化規則引擎，ai技術，自主判斷；

8、運用傅里葉變換、維格拉分布、希爾伯特黃變換、小波分析等多種數學方法；

9、采用趨勢圖、波形圖、頻譜圖、倒譜、包絡解調等多種分析方法；

10、分布式、多線程、云邊協同計算，采用人工shen經網絡，加持深du學習能力；

11、樹狀組織架構，角色授權，分級實時推送。

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