tag 标签: 预测性维护

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  • 热度 1
    2023-1-31 10:04
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    一、前言 随着时代的发展,越来越多的企业希望能够在对设备和系统无损的前提下,通过一系列的测试和分析来实现维护。这种维护工作是基于设备和系统本身的运行状态来安排实施的,被称为 CBM(Condition Based Maintenance) 基于状态的维护。基于设备和系统的实际状态采取维护行动,这种理念的实现方式被称为 预测性维护 。 虹科预测性维护是一种基于无线振动监测系统的维护方式, 这种维护方式是完全基于设备和系统本身当时状态,既避免了多余干涉导致的不必要的停工时间,也防止了由于未及时采取措施而导致的连锁性故障带来的损失。 二、专业术语科普 1. 传感器采样频率 采样必须按一定的速率进行,那么采样频率就是用来表示采样的速率,用Hz表示。本质上,采样频率也可称为采样率或者采样速度,因为它 表征的是采样的快慢,采样率高,则采样快 。采样率是表示每秒钟采集多少个样本点(或数据点),用sample/s或样本点数/秒表示,如采样(频)率为1000Hz,则表示每秒钟采集1000个样本点,采两个样本点的时间间隔为1ms,这个时间间隔称为时间分辨率。时间分辨率为采样频率的倒数,时间分辨率越小,则采样频率越高,采集到的数字信号越接近真实信号。 虹科Accel 310无线振动传感器的采样率是26.7KHz,满足传感器最高频响范围的2倍以上 ,不论是高频信号幅值还是低频信号幅值都不会产生失真。并且采样率越高,1秒钟内采集的样本点(或数据点)越多,信号幅值越接近真实幅值。 2. Wirepas Mesh网络 Wirepas Mesh是一种 用于物联网解决方案的无线全网状网络架构 。Wirepas Mesh 网络中的所有设备都可以根据当前的无线电环境在本地做出路由决策。Wirepas Mesh 的去中心化架构提供了高数据传输可靠性和可用性,并提供了大区域覆盖。此外,在Wirepas Mesh网络中,数据信息的传输使用独特的密钥加密,确保信息传输的安全性。 Wirepas Mesh不需要中央网络集线器设备。Wirepas设备可以将数据从一个节点传输到另一个节点,然后传输到云端并返回。对于每个设备,始终有多个路由选项,并且可以在同一网络中使用多个物联网设备。 虹科无线振动监测系统中硬件之间数据的传输采用Wirepas Mesh网络,保证了数据安全性和可靠性 。传感器打开后可自动连入到现场网关,网关通过配置网络(WiFi,以太网,蜂窝)后可连接到云服务器。根据Wirepas Mesh网络特点,传感器还可以作为中继节点,使用此设置,传感器将不会收集振动数据,而只会在低功耗状态下运行,以桥接与最近网关的通信。 3. 冲击解调算法 记录高频冲击事件可以改进滚动轴承诊断,特别是在难以检测和统一衡量故障严重程度的机器中。标准解调技术并不总能为这项任务提供足够的灵敏度,特别是对于低速轴承。对于轴承或齿轮故障,持续时间短、幅度大的事件会在较长的周期(低频)内重复出现,并且通常会通过标准的抗混叠措施滤除。 虹科无线振动监测系统中采用特有的Impact Demod算法强调未过滤波形数据中以持续时间短(高频)、高振幅事件为特征的冲击事件 。Impact Demod波形和Impact Demod峰值用于早期轴承故障检测和转速低至350 RPM的低速机器。 三. 总结 虹科无线振动监测方案 广泛应用于常见的旋转资产预测性维护,例如电机、泵、风扇、鼓风机、压缩机、齿轮箱等。基于其高分辨率的传感器、安全可靠的数据传输网络、特有的解调算法等优势,能够有效诊断机器故障,提高运维效率,减少设备的维保成本。
  • 2022-12-20 09:37
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    一、应用背景 风能是最重要的清洁能源之一,大力发展风电等清洁能源是实现国家可持续发展战略的必然选择。发展风电、光伏等新能源的高效运维技术已成为当前电力系统面临的重要问题之一。在风电机组单机容量较大、机组整体结构越来越复杂、各部件之间的耦合也愈加紧密的情况下,风电机组出现故障的概率也会增加。 二、关键过程与难题 1. 风力发电是一个将机械能转化为电能的过程,这个反向的过程有许多产生振动的旋转部件,长时间的损耗可能会导致失效。 如果是事后维护或者定期维护,会因为维修难度大、维修费用高、损失的电能昂贵等问题增加成本 。 2. 在风电机组中,传动轴系、叶轮、发电机、齿轮箱产生的故障是造成机组停机的主要因素,并且这些设备通常在无人值守环境下工作,因此 对故障振动诊断监测系统的要求比较高 。此外,由于风电场分布在偏远地区, 硬件的通信性能也面临较大挑战 。 三、预测性维护方案 虹科预测性维护方案具有 高安全性、高可靠性、全自动诊断系统 的优势,广泛 应用于各种旋转设备的故障诊断 。虹科预测性维护方案包括 Accel 310高分辨率无线振动系统 ,用户能够实现每小时或每日诊断监控机器状态。借助 先进的人工智能和世界上最大的机器状态数据库 ,在 可靠的全自动诊断平台 支持下,用户可以准确获取故障问题和优先维护建议,并通过 预测门户网站 查看资产、工厂和企业的健康评分。 四、案例分析 (1)三轴振动+温度传感器 风电机组中传动轴系、叶轮、发电机、齿轮箱是造成机组故障和停机的主要部件,国内某风电集团在关键部件故障诊断中安装了 虹科Accel 310无线振动传感器 ,不仅可同时对轴向、径向、切向三个方向上的振动进行监测,也可以监测设备温度,实现温振一体化测量。 (2)高量程的振动频率 风电机组主要轴承和转轴的速度大约为30-60rpm,这也是齿轮箱输入轴的旋转速度,旋转频率范围是0.5-1Hz的情况应采用低频加速度振动传感器;而齿轮箱的中间轴和输出轴会有比较高的旋转速度,输出轴的旋转频率在通常情况下会比输入轴高50-60倍,测量其带动的齿轮箱和发电机组的高旋转速度需要使用通用型加速度振动传感器。 虹科无线振动传感器在低频以及高频范围都可以得到较好的测量效果,FFT频率可达到10KHz,提供最常见的组件和故障特征识别。 (3)高安全性、高可靠性的数据传输 虹科无线传感器 采用Wirepas Mesh网络,保证了数据传输的安全性和可靠性 。传感器打开后可自动连入到现场安装网关中,网关已预先配置好到云服务器连接。数据传输到云服务器中可通过 全自动诊断平台 得到诊断结果和维护意见。经过自动筛选或振动分析师审阅后,用户即可在 预测门户 得到所监控的资产、工厂健康评分。 (4)基于规则的智能诊断系统 虹科无线振动方案基于规则的智能诊断系统不仅可以对频谱峰值和频带的进行报警监测,而且能够将整个机器特定的基线数据加入数据库,每天获取全面的诊断振动数据,用于自动分析。虹科无线振动监测方案可以检测出风电机组中的以下几种故障问题:齿轮失效、齿轮磨损、叶轮振动、不平衡、不对中、轴承松动、结构共振、轴承磨损等。 五、总结 风电机组是一个复杂的机电综合系统,齿轮箱故障、电气系统故障和发电机故障是最主要的三种故障类型。预测性维护方案能够对风电机组故障进行有效诊断和分类, 有利于降低机组故障率、减少维修成本、提高风电场的经济效益 。
  • 2022-12-15 09:27
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    一、预测性维护的必要性 设备维护一般有三种模式: 事后维护、预防性维护和预测性维护 。事后维护通常是在设备产生故障后采取措施进行维护,是一种成本较大的维护方式。预防性维护属于事先维护,是一种基于时间、性能等条件,对设备进行定期维护,但更多是根据经验进行维护的方式。 相较于事后维护和预防性维护两种方式,预测性维护具有 智能化、降低维护成本、减少停机时间 等特点。目前市面上有很多关于预测性维护的产品或方案对设备进行实时监测,从而实现预测性维护的目的。 预测性维护的优势主要有以下两点: (1) 提高安全性 :预测性维护可确保工厂安全、持续运行。通过降低设备故障的可能性,保障生产过程的安全性和稳定性。(2) 提高运营效率 :预测性维护可以有效减少停机时间,延长设备使用寿命,保证工厂的生产质量和效率。 二、更精准、更高效的预测性维护方案 虹科预测性维护方案是一种基于无线振动监测的方案,主要包括 Accel 310高分辨率无线振动系统、全自动诊断平台以及预测门户。 在该方案中,三轴振动传感器保证振动数据采集的可靠性,Wirepas Mesh网络则保证传感器/网关数据传输的可靠性和安全性。在全自动诊断系统的支持下,用户可以得到准确的故障诊断结果和维护建议,同时,用户可以通过登录预测门户网站查看资产、工厂和企业的健康评分。 (1)Accel 310无线振动传感器 Accel 310三轴振动传感器 采用最先进的采集技术,可以采集高分辨率的振动数据 ,同时,采用冲击解调算法,能够检测出转速低至350RPM的机器的故障。 Accel 310无线振动传感器功能亮点 : 高分辨率,三轴振动,宽温 高安全性、高可靠性 采用Wirepas Mesh网络 适用于持续运行的工业旋转设备(泵、电机、压缩机等) Accel 310无线振动传感器技术参数 : 工作温度范围:-40°C至+85°C 频率范围:10Hz-10kHz 采样率:26.7kHz 电池类型:3.6V锂亚硫酰氯电池,寿命大于3年 (2)Accel 网关 Accel 网关为任意数量的无线振动传感器形成网状网络,每个网关都预先配置为支持 Eureka AI平台和预测门户的环境,可通过不同通信方式(Wi-Fi/以太网/蜂窝网络)将传感器桥接到Eureka AI云,为设备安装在整个工厂车间提供非常灵活的部署条件。 (3)全自动诊断平台 全自动诊断平台属于软件应用,根据功能点不同可分为ExpertALERT、StandardALERT、ViewALERT,在一般情况下多使用ExpertALERT作为分析软件。 该诊断平台能够快速地进行机器设置以及在最短时间内获得精确的诊断结果。数据库中包含来自 225万台机器 测试的超过 67万亿个 单独的振动数据点,以及超过 128,000个特定部件故障的诊断模型 。 (4)预测门户 所有决策者可通过预测门户获得有关新出现的故障、生产风险、分配的优先操作和业务指标的警报,并参与到工厂运营的决策中,从而达到减少设备停机时间的目的。健康评分、业务指标和其他KPI分析结果可以通过门户网站查看或直接发送到用户手机。
  • 2022-12-1 10:13
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    一、前言 随着工业发展的不断进步,越来越多的企业开始注重KPI分析和预测性维护。通过数据分析实现智能制造已经成为不可缺少的环节。 制定并分析关键绩效指标(KPI)是实现数据分析战略的重要一步 ,因为只有跟踪这些关键绩效指标才能衡量生产进度和产品质量。 二、 SCADA平台实现KPI和预测性维护 目前通用SCADA系统可分为3层,即数据采集层、数据监控层、数据应用层。在应用层,用户可以实现对已采集数据的分析、整理,并根据实际需要发布多种形式的报表。业界很多公司分别在数据采集层、数据监控层、数据应用层都拥有极其稳定的产品和丰富的系统集成经验。 而本文介绍的虹科Panorama平台不仅在数据采集监控方面提供了高安全性、高可靠性、多功能的SCADA解决方案,并且在数据应用层能够实现生产过程中的预测性维护、流程优化、能耗分析。 预测性维护 —通过分析监控警报识别故障因素,确定进行大修或机器停机的最佳时间。 流程优化 —通过分析和优化生产数据,能够节省时间、提高绩效、提高工作质量,从而更好地组织生产。 能耗分析 —在建筑或基础设施运营中,数据分析侧重于设备运行状态、运营环境、以及能源消耗的分析。通过精确的分析,操作员可以对相关参数做出准确的设定。 该平台 提供两种不同的KPI分析类型,分别为实时信息分析和历史信息分析 ,实时KPI分析通过Panorama E2实现,历史信息的处理、分析则通过Panorama H2实现。 (1) 实时KPI信息(操作人员) Panorama平台可以将现场实时数据,或者来自计时器、计数器和计算的派生数据在Panorama E2中以条形图、环状图、饼图或雷达图的方式显示。 在各种图形显示中使用不同颜色表明当前设备状态 (停止使用、使用中且运行良好、使用中且运行异常), 完成实时分析,操作人员可以据此快速做出判断,及时维护 。 (2)历史信息KPI分析(管理人员) Panorama H2为用户 提供简单且符合人体工程学的分析界面,无需具备SQL或者编程知识即可实现对数据的分析、处理以及报表生成 。从其他SCADA平台采集的数据或者来自Panorama E2的数据保存在基于SQL Server 的Panorama H2 Server 数据库中。 报表功能无需任何SQL知识即可访问数据库数据,根据数据属性进行过滤和分析计算(所选时间段的总和、平均值、最大值、最小值等),并使用报告工具显示。这些报告是交互式的, 允许最终用户(通常是管理层)创建、生成、分析和共享报告/数据 。
  • 热度 2
    2022-11-3 09:38
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    一、 应用背景 随着制造业竞争压力的日益增加,数字化工厂概念被提出并不断完善。为了提高产品质量、满足用户对产品日益灵活的需求、提高自身核心竞争力从而占领更大的市场份额,越来越多企业开始选择建设数字化工厂,进行精益化生产与管理。通过大数据、物联网、云计算等信息技术的应用,企业可以对生产过程进行全过程和全周期的检验和分析,利用仿真模拟技术来提高生产效率并保证产品质量。 目前,建设数字化工厂的难点主要在于建设过程中数据来源复杂,数据量大,导致数据采集、处理、转换困难,同时涉及到设计、工艺、制造、售后、导致管理和协调困难。为了消除设计、制造、生产各环节的信息孤岛,保证各种产品数据的完整性和一致性并形成一体化的数字化管理模式,建立起拥有数据传输、采集监测、制造过程管理等功能的SCADA平台就显得至关重要。 二、 SCADA行业应用难点 SCADA在行业应用过程中遇到的一些风险及挑战,首先是SCADA系统的可靠性,因为SCADA系统涉及基础设施,一旦出现故障,易引发重大事故。 其次就是SCADA系统的开放性问题,主要体现在与第三方系统、上层企业管理系统的结合性能差,并且对接数据库种类以及数据库的读写修改能力不足。有开放性就会伴随着安全性,随着工业化和信息化深度融合,不同通信协议的使用,SCADA系统面临着基础保障能力薄弱、安全防护手段不足等问题。工业控制系统中大量使用了通用的PC服务器、终端产品以及通用的操作系统、数据库系统等,这种开放性结构很容易遭到来自企业管理信息网、互联网病毒或黑客的攻击,主要体现在数据窃取攻击、数据篡改攻击、数据注入攻击等。最后,关于SCADA的维护性,主要体现在其缺乏高效的控制能力和系统自诊断能力等。 三、 虹科SCADA解决方案 虹科Panorama是一种面向对象的SCADA平台,可以收集、处理、监视、分析数据并最终允许客户优化他们的控制系统,无论是在操作方面还是维护方面或者其他方面等。虹科Panorama可以读写到OT设备,同时也可以与IT层和物联网环境对接,进行信息的交互。 虹科Panorama是一种模块化技术架构。产品套件中包含三个独立、可组合且功能互补的产品,每种产品都具有强大的功能。 虹科Panorama COM 作为智能通信前端,允许用户获取、处理数据,并将数据传输到别的平台。 虹科Panorama E2 作为一种传统的SCADA软件平台,可以进行数据可视化、 警报、 趋势、数据记录等多种功能,可以实时监控用户资产,支持桌面、Web、移动端人机界面的显示。 虹科Panorama H2 作为一个历史组件,可以获取其他SCADA数据,或者是Panorama E2的运营数据,并通过统计分析将其转化为业务数据,输出报表。 四、 应用领域分析 虹科Panorama应用领域广泛,帮助各类行业用户优化建筑物、工厂和设施的运营。虹科Panorama可以应用于小型城市的每个方面,首先是智能建筑,在楼宇管理系统支持供暖、通风、空调、照明、电源管理等,也包括火灾检测、视频监控、门禁控制、入侵者检测等等;在交通基础设施方面以及能源管理方面,能够提供连接基础设施、能源计量使用量、能源消费效率的统计等功能;在水管理方面,可以应用在污水处理、水利设施等。虹科Panorama在数字化转换中用于效率管理, 可以提高生产、运输、分配的效率,也可以实现对工厂内机器设备以及过程监控等。综合来看,虹科Panorama应用领域广泛且应用功能比较全面。 五、 应用案例 1. 风电行业 虹科Panorama SCADA解决方案在风电行业的使用提高了风电管理的效率,有效地掌握了系统的运行状态,加快了决策的速度,有助于快速诊断系统故障,对提高风电场运行的安全性、可靠性,并提高经济效益,具有不可替代的作用。 2. 水管理应用 在水管理应用中,虹科Panorama SCADA软件平台将所有工艺环节数据与控制数据进行采集,使用形象立体画面展现水泵房工艺流程及各种数据,并可以对水泵房进行远程控制,同时实现对各种数据的分析处理。对水泵房提高运行效率,降低运营成本、提高管理水平起着至关重要的作用。 3. 石油炼制行业 虹科Panorama SCADA解决方案在石油炼制行业的应用,实现了工艺数据的实时采集和可视化,为优化生产调度提供支持,同时为管理层的综合分析提供了原始数据的支撑;实现了控制系统的集中管理,快速发现并消除安全隐患,简化和优化生产工艺流程,适当减少或合并岗位设置,从而实现无人值守工厂。
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