振动监测与故障诊断系统简介
- 格式:doc
- 大小:949.00 KB
- 文档页数:18
电梯振动监测与诊断技术研究电梯是现代楼宇的必备组成部分,其使用频繁,对于人们的日常生活产生了非常大的便利。
然而,在电梯的使用过程中,经常会出现各种问题,其中一种主要的问题是电梯振动。
虽然有一些电梯已经具备了振动保护功能,但是由于各种因素的影响,电梯振动问题却一直存在。
为了更好地解决电梯振动问题,电梯振动监测与诊断技术应运而生。
电梯振动监测与诊断技术是指对电梯在运行中的振动信号进行实时监测、采集、处理和分析,并利用专业的技术手段,对电梯的振动状态进行诊断和判定,及时发现并解决振动问题。
该技术的研究和应用可以大大提高电梯的安全性和可靠性。
一、振动传感器的选择和安装振动传感器是电梯振动监测与诊断技术的核心部分,其主要功能是对电梯在运行中的振动信息进行采集。
因此,在选择振动传感器时,需要根据电梯的使用情况和振动特征进行选择,以确保传感器采集到的振动数据具有较高的精度和可靠性。
同时,在振动传感器的安装过程中,还需要注意安装位置和固定方式,以避免因传感器松动或振动信号失真而导致的采集误差。
二、振动特征参数的提取和分析振动参数是评价电梯振动状况的重要指标,包括加速度、速度、位移等参数。
在采集到电梯振动信号后,需要对其进行特征参数提取和分析,以确定电梯振动的频率、振幅等特征,从而为后续的诊断、控制和维护工作提供依据。
三、振动信号的诊断和故障判定电梯振动信号的诊断和故障判定是电梯振动监测与诊断技术的重要环节。
在振动信号分析的基础上,可以通过信号处理、模式识别等方法,判断电梯振动是否正常,并诊断是否存在各种故障。
通过对振动信号的分析和诊断,可以及时发现电梯运行过程中的问题,并采取相应的措施,避免意外事故的发生。
四、电梯振动的控制和维护除了诊断和判定电梯振动问题外,电梯振动监测与诊断技术还可以用于电梯振动的控制和维护。
通过分析电梯振动的特征参数,可以实时调整电梯的运行状态和速度,从而使电梯运行更加稳定。
另外,在振动监测的过程中,还可以对电梯设备进行定期的维护和检修,以确保设备的稳定运行和安全使用。
摘要:能源是经济持续健康发展的关键。
煤炭、石油、天然气等石化能源已不再符合绿色、清洁、环保、可持续发展的需要,用可再生新能源替代传统石化能源是我国能源可持续发展的必然选择。
风能由于具有绿色、清洁、可再生等优势,近年来随着风力发电技术的成熟越来越得到国家重视,已成为我国改善能源供给结构的重要支撑。
然而风电机组一般所处的自然环境恶劣,常在变速变载条件下工作,工况极为复杂,随着风机运行年限的增长,故障频发。
除电气外,易发故障的部件主要在传动系统,包括主轴、齿轮箱、发电机、轴承等,而风机传动系统故障大多又与振动异常相关,由此造成的损失也更大。
因此,对风电机组传动链振动进行监测、分析与诊断,对故障提前预警,有助于风机的预防性运维,保障机组可靠稳定运行。
本文在对振动测试相关理论和时域分析、频谱分析、包络分析等振动信号分析处理技术阐述基础上,结合风机结构特点,对传动链中如何实施振动监测、如何对采集的振动信号进行有效分析,以及如何依靠监测数据快速准确诊断机组故障进行了论述。
关键字:振动监测;风机;传动链;故障诊断人类生存和发展需要能源的支撑,风能作为一种清洁可再生资源,近二十来年受到世界各国的高度关注,已成为解决能源危机、响应环境保护的重要能源。
在政府的大力扶持下,我国风力发电行业得到快速发展,到2020年底,并网风电场近5000座,累计装机容量将突破2.6亿kW,在运风力发电机组超过13万台。
风电的快速发展给新能源行业带来市场机会的同时,也带来了巨大的运检挑战。
由于大多数风电场建在深山、草原、海岛、高原等自然环境恶劣区域,风力发电机组需长期在雨雪、风沙、雷电、冰冻等环境中运行,风速、风向又具有极大的不稳定性与不确定性,大多在变速变载条件下工作,工况极为复杂。
伴随风电场投运年限增长,风力发电机组内部传动部件易发生故障,实际上由于机械部件的不平衡、疲劳、磨损、断裂、胶合等问题引起的故障目前已成为风力发电机组的主要故障。
振动监测及分析系统(VMAS)在发电厂的应用摘要:振动状态监测及分析系统自动连续地采集与设备安全有关地主要状态参数:机组的振动、摆度、键相/转速、轴振、瓦振、轴位移、胀差、偏心、机组轴承负荷及温度、压力和开关量等,并自动形成各种数据库。
它能够自动识别设备的运行状态,预测和诊断设备的故障;能够促进设备维修方式向预知维修(状态维修)的转变,确保设备安全稳定地运行。
关键词:振动状态监测及分析系统(VMAS);信号处理;诊断。
0. 引言随着对发电厂主要设备可靠性、稳定性、以及对电厂设备寿命要求的提高,越来越多的监测和诊断分析系统应用到实际电厂项目中。
汽轮机、发电机、以及主要高压电动机设备作为发电厂的主要运行设备,更是成为监测和诊断的重要对象。
随着先进信号处理技术以及诊断技术的发展,振动监测及分析系统(VMAS)能在故障出现的早期阶段及时地预告故障的存在和发展,避免灾难性事故发生,并可以将现有的周期预防性维修改为预知性的维修, 选择最佳停修时间,提高机组可利用率。
1. 振动状态监测及分析系统(VMAS)的定义振动状态监测及分析系统,英文全称是Vibration monitoring and analyze system ,缩写为VMAS。
振动状态监测及分析系统的主要功能是用于主辅机(通常包括汽轮机、发电机、以及主要的高压设备)状态监测与故障诊断,实现监测、控制、报警、诊断功能。
而在早期,振动状态监测和分析系统主要应用于汽轮发电机组,叫做旋转机械诊断监测管理系统,英文TDM (Turbine diagnosis management) ,在电厂中一般是指汽轮发电机组振动在线状态监测和分析系统。
实际上,这两个叫法是针对一套系统,只是监测的范围不同。
2. 振动状态监测及分析系统基本配置振动状态监测及分析系统是以计算机为平台的旋转机械振动状态在线监测及故障诊断系统,用于对汽轮机、发电机、电动机、风机、泵等设备的振动、转速、压力、流量、温度等信号进行连续监测。
机械制造中的智能监测与故障诊断智能监测与故障诊断系统在现代机械制造领域发挥着越来越重要的作用。
随着技术的不断进步和自动化的不断提高,机械制造中的智能监测与故障诊断已经成为了提高生产效率和降低故障率的关键手段。
本文将探讨智能监测与故障诊断在机械制造中的应用,并介绍一些相关的技术和方法。
一、智能监测的概念与原理智能监测是指通过传感器、数据采集系统和分析算法对机械设备进行实时的、全面的监测和数据采集,并通过数据分析来评估设备的运行状态和健康状况。
智能监测所采用的传感器可以检测设备的振动、温度、压力等物理量,还可以监测设备的电流、电压、功率等电气量。
通过对这些数据的实时采集和分析,可以及时发现设备的异常行为和潜在故障,从而预测设备的寿命和提前采取维修措施。
智能监测的原理主要包括数据采集、特征提取和故障诊断。
数据采集是通过传感器将设备运行数据转换成电信号,并传输给数据采集系统。
特征提取是对所采集的数据进行预处理和特征提取,将其转换为有用的信息。
故障诊断是通过分析处理过的数据,识别设备的异常行为和潜在故障,并给出相应的维修建议。
二、智能监测与故障诊断的应用在机械制造中,智能监测与故障诊断系统被广泛应用于各种设备和机械部件。
例如,在机床制造中,智能监测系统可以实时监测机床的振动和温度,通过分析振动和温度的变化,可以判断机床是否存在松动、摩擦等故障,并提醒操作人员进行相应的维修。
在汽车制造中,智能监测系统可以监测发动机的温度、油压等参数,并根据这些数据判断发动机是否存在故障,并提醒驾驶员进行检修。
智能监测与故障诊断系统还可以应用于电力设备、飞机制造、轨道交通等领域。
三、智能监测与故障诊断的技术和方法智能监测与故障诊断系统采用了许多先进的技术和方法,包括机器学习、人工智能、模式识别等。
其中,机器学习是一种基于数据的统计建模方法,通过对大量的历史数据进行学习和训练,可以建立预测模型,实现对设备未来状态的预测和故障诊断。
“小神探”点检管理系统——振动分析功能介绍1 系统结构在电力、冶金等行业,存在着数量庞大价值昂贵的旋转机械,振动测量与分析作为预知旋转机械运行状态的主要手段之一,在这些行业获得了很好的应用,并取得了良好的经济效益。
“小神探”点检管理系统为用户提供了振动分析的从原始数据采集到计算机软件振动分析的一整套解决方案。
填补了在线监测系统所不能触及到的测量监控盲点,同时也为设备振动原始数据的积累提供了一个有效的管理平台。
在测量现场,振动测量分析模块与点检仪为点检人员提供了加速度、速度、位移测量功能,同时也提供了建议的频谱分析功能。
在计算机端,系统提供了趋势分析、指标计算、时域波形、频谱分析、瀑布图等多种分析形式,便于振动专家基于这些原始数据进行故障的分析与诊断。
同时数据库的应用,也极大的方便了局域网内多名专家共同对同意问题进行分析。
图12 硬件介绍测振模块是专门与小神探点检仪配合使用的机械振动测量分析模块。
该模块通过RS232接口实现模块与点检仪本体间的通信(见图2)。
可以进行加速度、速度、位的测量,由于其内部集成了高精度的模数转换器与数字信号处理器,从而具有频谱分析功能,可以进行简易的振动故障诊断。
用户可以在点检仪的“随机测量”菜单中选择测量类型(位移、速度、加速度或是频谱分析),模块经过测量计算后将测量结果上传点检仪并在液晶屏上显示;也可以在编制计划的时候定义“测振类”的数据类型,当点检到该计划时,可以将测振数据保存到点检仪中,并上传到计算机的数据库中,以供进一步的分析。
由于采用传感器与测量线路一体化的设计以及点接触式的测量方法,使用方便,很适合于工矿企业针对旋转机械的线路点检与故障诊断。
图22.1 技术参数2.2 测量模式下的参数2.2.1 测量范围加速度:0.1-200.0 m/s2(峰值)速度:0.1-200.0 mm/s(真有效值)位移:0.001-2.000 mm(峰峰值)2.2.2 频率范围加速度:10Hz-1KHz1KHz-15KHz速度:10Hz-1KHz位移:10Hz-1KHz2.3 频谱分析模式下的参数2.3.1 表格数据输出以数据的方式显示幅值最大的两个点的对应频率及幅值。
山西永济“上大压小”热电联产工程(汽机振动和故障诊断系统(TDM))合同附件买方:山西漳电蒲洲热电有限公司卖方:北京华科同安监控技术有限公司设计院: 中国能源建设集团山西省电力勘测设计院二〇一四年一月十五日目录附件1 技术规范 (1)附件2 供货范围 (10)附件3 技术资料及交付进度 (14)附件4 设备监造(工厂检验/试验) (17)附件5 性能验收试验 (20)附件6 性能保证违约金 (21)附件7 技术服务和联络 (22)附件8 交货进度 (26)附件9 分包商/外购部件情况 (27)附件10 大部件情况 (28)附件1 技术规范1. 总则1.1本技术协议适用于山西永济“上大压小”热电联产工程的汽机瞬态数据管理(振动监测和故障诊断)系统。
它提出了该系统的功能设计、结构、性能、安装和试验等方面的技术要求。
1.2本技术协议技术规范除附件1所述内容以外,附件2、3、4、5、6、7均为技术规范的要求。
如买方有除本协议以外的其他要求,应以书面形式提出。
如卖方没有对其提出书面异议,买方则可认为卖方提供的产品完全满足本协议书的要求。
1.3本技术协议所提及的要求和供货范围都是最低限度的要求,并未对一切技术细节做出规定,也未充分地详述有关标准和规范,卖方应保证提供符合本技术协议和相关工业标准的功能齐全的优质产品及其相应服务。
对国家有关安全、环保等强制性标准必须满足其要求。
并在已有的同等技术条件下有成功运行经验的优质产品。
卖方须执行本协议所列标准。
有矛盾时,按较高标准执行。
对国家有关安全、环保等强制性标准必须满足其要求。
1.4如卖方没有以书面形式对本协议的条文提出异议,或虽提出异议但未取得买方认可,买方则可认为卖方完全接受和同意本技术协议的要求。
1.5本工程采用KKS标识系统。
卖方在中标后提供的技术资料(包括图纸)和设备的标识必须有KKS编码。
系统的编制原则由买方提出,在设计联络会上讨论确定。
1.6卖方对整套系统和设备(包括辅助系统与设备)负有全责,即包括分包(或采购)的产品。
EN8000机械设备振动监测系统在太钢热连轧厂的应用摘要本文简要介绍了en8000机械设备振动监测故障诊断系统的特点,并对其在山西太原钢铁集团第二热轧厂的应用做了详细介绍。
关键词 en8000机械设备;振动监测;热轧中图分类号tg33 文献标识码a 文章编号 1674-6708(2011)34-0092-020 引言在反映设备状态的信号中,应用最广的是振动信号,因为振动是引起设备故障的主要原因,设备的各种故障一般在振动信号上有所反映,振动信号包含着各种丰富的信息,而对振动进行测量一般不会影响设备的正常工作,十分方便。
en8000机械设备振动监测故障诊断专家系统主要应用于电力、石化、冶金等工业领域中的大型机械设备,如对汽轮发电机组、水轮发电机组、压缩机组、风机、电机、水泵、齿轮和滚动轴承等进行在线振动监测分析和故障诊断。
该系统可自动连续地采集与设备安全有关的主要状态参数,包括键相/转速、轴振、摆度、瓦振、轴位移、胀差、偏心、负荷和其它过程量(如温度、压力和开关量等),并自动形成各种数据库。
它能够自动识别设备的运行状态,预测和诊断设备的故障;能够促进设备维修方式向预知维修(状态维修)的转变,确保设备安全稳定地运行。
en8000系统可以实现的主要功能包括:系统设置、数据采集、状态识别、实时监测、报警监测、数据管理、趋势分析、事故追忆、振动分析、故障诊断、动平衡计算、报表打印以及网络功能等。
1 太钢en8000系统整体结构及方案太钢第二热轧厂生产国内最宽的2 250mm热轧不锈钢带钢,自动化程度高,生产的异常中断将造成巨大的经济损失。
因此,提高热轧设备的可靠性对于保证生产的正常进行具有重要意义。
太钢第二热轧厂选用北京英华达公司生产的en8000在线监测和故障诊断系统,用于热轧生产线主要设备的振动在线监测,也是国内首次对大型不锈钢热轧生产线的主要设备进行在线振动监测。
太钢二热轧为半连续式热连轧带钢轧机,生产产品厚度为1.2mm~25.4mm,宽度为1 000mm~2 130mm的热轧不锈钢带钢。