工業設備狀態監測系統的案例
工業設備狀態監測系統解決方案
隨著電廠規模的擴大，設備數量不斷增加，對運行標準的要求也日趨嚴格，提高設備的健康水平和使用壽命，對于保證電廠安全、降低運維成本具有重要作用。隨著物聯網技術、智能信息處理技術的發展，電力設備狀態監測系統在網絡的支撐下實現了設備運行狀態監測和設備故障報警，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，保證設備安全穩定運行。
電力設備狀態監測系統簡介
基于物聯網技術，通過聲音傳感器采集設備的聲音數據，利用信號分析及AI技術，從中提取聲音特征值，實現設備運行狀態監測和設備故障報警。電力設備狀態監測系統原理框圖如圖所示。
電力設備狀態監測系統功能
1、綜合展現
通過3D模式直觀展現設備監測數據，包括無異常運行天數、異常未處理事件、月度告警及高發異常項。
2、設備監控
遠程監控設備運行狀態，集中展現聲音、振動及溫度等遙測數據，對設備異常信息給予告警提示。
3、運行參數監控
對設備所關聯的運行參數進行集中展現，包括測點編碼、測點描述、關聯設備、測點值等信息。
4、特征管理
利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果，輔助巡檢人員進行故障處理。
5、數據分析
對單設備的遙測數據及多設備間的遙測數據進行對比分析，提供設備運行狀態數據參考。
6、監測月報
根據設備狀態數據以及傳感器告警數據，定期自動生成設備運行記錄及報告。
電力設備狀態監測系統特點
1、利用物聯網技術進行設備狀態監測
基于物聯網架構，通過加裝傳感器實現對設備運行狀態的實時監測，提高設備運行的可靠性。
2、以聲音傳感器為核心的設備狀態持續監測
到目前為止，發電行業的設備故障預警與診斷基本上以振動監測為主。
展開 工業設備運行狀態在線監測系統,你了解嗎？
隨著工業及科學技術的發展，現代設備發展的一個總體趨勢是向復雜化、智能化和自動化方向發展，在役設備運行中故障導致惡性事故屢見不鮮。現代產業迫切需要采用保障在役設備安全運行的相關監測技術，基于該項技術揭示設備運行狀態的發展演變規律，實現早期故障預報，進而避免故障，特別是惡性事故發生。
云酷科技設備狀態物聯網聲學監控系統基于物聯網技術，通過聲音傳感器采集設備的聲音數據，利用信號分析及AI技術，從中提取聲音特征值，實現設備運行狀態監測和設備故障報警，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，保證設備安全穩定運行。
設備狀態物聯網聲學監控系統功能
一、綜合展現
通過3D模式直觀展現設備遙測數據，包括無異常運行天數、異常未處理事件、月度告警及高發異常項。
展現全廠所有設備的健康狀態，包括安全運行天數、設備告警信息及安全設備占比。
二、設備監控
遠程監控設備運行狀態，集中展現聲音、振動及溫度等遙測數據，對設備異常信息給予告警提示。
三、運行參數監控
對設備所關聯的運行參數進行集中展現，包括測點編碼、測點描述、關聯設備、測點值等信息。
四、特征管理
利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果，輔助巡檢人員進行故障處理。
五、數據分析
對單設備的遙測數據及多設備間的遙測數據進行對比分析，提供設備運行狀態數據參考。
六、監測月報
根據設備狀態數據以及傳感器告警數據，定期自動生成設備運行記錄及報告。
設備狀態物聯網聲學監控系統在有關國計民生的許多部門重要裝備中的應用日益廣泛，將在提高設備安全可靠性、實現設備科學維修、提升設備信息管理水平、增加設備利用率、降低設備運行及維修成本等方面發揮愈來愈重要作用。
展開 工業設備狀態監測系統解決方案詳細分析
工業企業設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等情況，成為制約企業發展的一大難題。
設備能否安全可靠地運行，對于確保產品質量、提高企業生產能力、保障安全生產具有十分重要的意義。
如何低成本、高效率的實現設備狀態遠程監控，實現故障風險的早期識別，將事故隱患消滅在萌芽狀態。將設備管理工作由“被動應對”提升為“主動干預”實現主輔機設備的預測性維護，對于降低設備維護成本，保證設備運行安全以及提升工業企業整體經濟效益都有著非常重要的現實意義。
云酷科技設備狀態監測系統針對工業設備狀態監控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統管理業務的管理思路。基于物聯網技術，通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現設備運行狀態的遠程監測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，幫助企業用戶提升生產效率，保證生產安全，優化生產決策。
設備狀態監測系統創新點：
1.利用物聯網技術進行設備狀態監測。基于物聯網傳感器的設備監測系統實現對設備運行狀態的遠程監測，提高設備運行的可靠性。
2、利用聲音對設備故障告警和診斷。到目前為止，發電行業的設備故障告警與診斷多數以振動監測為主。本系統將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據，與振動監測相比靈敏度更高，可遠程監聽，適應性廣，作用更大。
3、使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具。目前已有的設備故障告警與診斷系統大多采用傳統的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產環境，適應性不強。設備狀態監測系統采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩定運行。
展開 設備運行狀態監測系統的應用
工業企業在設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等問題，企業的任意設備發生故障都有可能引起整個系統的癱瘓，因此，如何識別設備早期故障隱患，將“被動應對”提升為“主動干預”成為企業目前必須要解決的問題。
河北云酷科技有限公司針對工業設備狀態監控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統管理業務的管理思路。基于物聯網技術，通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現設備運行狀態的遠程監測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，幫助企業用戶提升生產效率，保證生產安全，優化生產決策。
設備狀態監測系統創新點
1. 利用物聯網技術進行設備狀態監測。
基于物聯網傳感器的設備監測系統實現對設備運行狀態的遠程監測，提高設備運行的可靠性。
2. 利用聲音對設備故障告警和診斷。
到目前為止，發電行業的設備故障告警與診斷多數以振動監測為主。本系統將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據，與振動監測相比靈敏度更高，可遠程監聽，適應性廣，作用更大。
3. 使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具。
目前已有的設備故障告警與診斷系統大多采用傳統的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產環境，適應性不強。本系統采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩定運行。
設備狀態監測系統功能
1. 綜合展現
查看設備的實時指標信息、AI分析結果、音頻數據曲線等狀態監控數據。用戶在關注某一具體設備的同時，可以通過“設備整體監測界面”查看本廠所有設備的相關信息。
2. 設備狀態診斷
系統會基于設備音頻數據、數值指標數據，基于后臺AI分析模型實時計算設備當前安全系數。
展開 
設備狀態監測系統可以解決什么問題？
現代企業隨著生產設備的日益大型化、自動化，對設備可靠性的要求也越來越高，很多企業都面臨設備安全管理的問題。因涉及的設備多、大、復雜，因此管理起來十分不便。尤其是設備的保養、維修、安全運轉等，成為企業設備管理方面最大的難題。云酷科技打破傳統的設備管理方式，運用物聯網技術、大數據、AI技術為企業實現全面智能化的設備管理提供強有力的手段，打造了設備巡檢可信、設備故障預警、設備管理可視的設備狀態監測系統，有效的解決了傳統企業設備安全管理的難題。
設備安全管理業務的行業痛點
1. 設備管理難
設備管理完全依靠人工記錄，很容易發生疏漏，造成管理損失，已經無法適應現代信息化建設的需求。
2. 停機損失重
生產設備日益機械化、復雜化，設備在生產中的作用和影響也隨之增大，生產過程對設備的依賴程度越來越高，設備故障停機，損失嚴重。
3.維保費用高
備品備件庫存成本、設備故障停機損失、設備維修費用等，導致設備維保管理成本居高不下，對企業資源造成嚴重浪費。
設備運行狀態在線監測系統可以給企業帶來什么好處？
1. 保障設備最優狀態
實時了解設備健康情況，音頻數據、振動數據、溫度數據實現故障狀態的早期識別，早期預警，防患于未然。
2. 降低運維成本
提升設備可靠性，減少非計劃停機；實現邊緣設備的遠程狀態感知與人工巡檢有效互補；優化備品備件管理，減少資金占用。
3. 提升檢修效率
提供全面的設備音頻、振動、溫度、設備維護與歷史故障數據，為維護方案提供一站式數據匯集。基于神經網絡模型自動識別故障類型，即時提供故障排查建議與維護方案，提高運維效率。
展開 【分析】電力系統主變壓器檢修及設備狀態監測
我們通過一些設備，才用科技手段，對其進行一系列科學的監測，由此收集到主變壓器正在運行狀態時的數據參數，并進一步整理、運算、分析，通過分析得到的結果便是推斷電力設備在接下來的某個限定的工作日里的運行狀態和設備本身的健康狀況的主要依據。
同時，通過對這些數據的分析，我們還可以及時發現主設備的一些微小故障，進而以最快速度做出針對性的維修。
由此我們知道，電力系統主變壓器檢修及設備狀態監測工作屬于一種集預防和治理為一體的綜合處理手段，由此可以在減少不必要的經濟損失的基礎上，保證一個正常、穩定、高效的國家經濟建設，保證公民的正常生活。雖然在此處，我們主要對電力設備狀態監測、電力設備故障診斷以及電力設備檢修決策三項主變壓器狀態檢修進行介紹。但作為電力系統穩定發展的前提，對于電力主變壓器檢修和狀態監測還要做到另外兩種檢修，即定期檢修和狀態檢修。
展開 AI賦能聲音設備狀態監測方法,延長設備的正常運行時間
云酷科技提供的設備狀態在線監測系統旨在使聲音在任何設備上都持續可用，使技術人員仿佛深入機器內部，不斷地監聽和評估機器的行為和運行狀況。不斷傳遞出聲音的價值，并越來越多地運用在工業監測領域。
設備故障診斷手冊——機械設備狀態監測和故障診斷
2.6.2潤滑油光譜分析技術 2.6.3鐵譜技術 2.6.4顆粒計數技術 2.6.5潤滑油分析技術的選用 第2.7章計算機輔助診斷及專家系統 2.7.1概述 2.7.2計算機輔助監測與診斷系統 2.7.3專家診斷系統 2.7.4神經網絡智能診斷系統 第3篇典型機械故障及其診斷 第3.1章旋轉機械故障診斷 3.1.1概述 3.1.2旋轉機械的振動基本特性 3.1.3轉子不平衡的診斷 3.1.4轉子永久性彎曲和臨時性彎曲的診斷 3.1.5轉子支承系統聯接松動的診斷 3.1.6轉子與靜止件摩擦的診斷 3.1.7轉子過盈配合件過盈不足的診斷 3.1.8轉子不對中的診斷 3.1.9油膜渦動和油膜振蕩的診斷 3.1.10旋轉失速的診斷 3.1.11喘振的診斷 3.1.12密封間隙動力失穩的診斷 3.1.13轉軸橫向裂紋的診斷 第3.2章往復機械（內燃機）故障診斷 3.2.1概述 3.2.2內燃機的性能診斷 3.2.3內燃機的傳遞特性 3.2.4故障特征量的提取及其敏感性分析 3.2.5內燃機運動件磨損狀態的監測 第3.3章機械零件故障診斷 3.3.1滾動軸承故障診斷 3.3.2齒輪故障診斷 第3.4章工程結構故障診斷 3.4.1概述 3.4.2結構故障的振動診斷 3.4.3結構故障的聲發射診斷 3.4.4結構故障的其它診斷方法 第3.5章液壓設備故障診斷 3.5.1液壓傳動系統工作原理 3.5.2液壓系統故障診斷方法 3.5.3工作油故障 3.5.4振動故障 3.5.5噪聲故障 3.5.6壓力失調 3.5.7系統發熱 3.5.8嚴重磨損 3.5.9動作失靈 第3.6章電氣設備故障診斷 3.6.1概述 3.6.2電氣設備絕緣故障離線診斷 3.6.3電氣設備突發性故障及繼電保護診斷 3.6.4中小電氣設備借助于機理分析的故障診斷 3.6.5電氣設備繞組故障診斷 3.6.6電氣設備內部故障在線診斷
展開 全面解讀設備狀態監測
長期以來，基于巡檢和定期維護維修保養的方式，對電機\泵類\風機等旋轉類設備的故障維修，大多都是在設備問題出現之后的事后維護或者定期的預防性維護，前者無法減少或避免設備故障的發生，后者則存在維修不足或維修過剩等問題。另外，日常維護工作嚴重依賴于人的責任心和經驗，一旦出現人員更替，設備的運營管理壓力加大，并且現場豐富的維護保養經驗也很難傳承到新人手中。
維護利器——設備狀態監測
設備狀態監測，即對運行中的設備的振動、噪聲、溫度、相對濕度、環境壓力等狀態參數實施定期或連續監測，并對有關參數加以分析，從而有效地對設備運行狀態進行系統自動監測分析或人工分析。
通過設備狀態監測，我們可以解決設備各種監控數據的復雜性，狀態動態變化帶來的不確定性，監控采樣的非連續性，以及與上層系統進行通訊集成等問題，滿足對部件疲勞程度診斷、機械摩擦磨損、機械沖擊、滾動軸承損壞、部件過熱等不同設備健康狀況問題的實時預警，避免發生事故，保障設備安全運行，而且還可以對故障加以預測，指導制定合適的維護計劃，幫助業主完全避免過度維修，節約大量設備維護成本。
通過設備狀態監控獲得的過程數據，也是設備總體效率(OEE)優化和工業物聯網(IIoT)實現的關鍵因素，是實現智能且靈活生產的基礎之一。據不完全統計，
在工廠通用設備監控應用中，這一技術通過監控機械零部件減少停機實際從而提升產率，可以為企業帶來生產率增加2%~40%;
在自動輸送帶應用中，這一技術通過識別并記錄不良部件進而精準控制維護周期，設備壽命可延長1~10倍，備件庫存減少10%~60%;
在沖壓設備和升降梯的監控應用中，可以減少突發性停機和耗能，能量消耗減少5%~15%，過程停機減少多達70%……。
展開 設備狀態監測及故障預警技術介紹
隨著工業技術的快速發展，工業企業的設備正在向自動化、智能化方向發展，而在設備運行當中常常會因為設備故障導致事故發生。保障設備安全穩定運行、減少安全隱患是企業提高經濟效益的根本。
制造業企業設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態，由早期故障發展而導致惡性事故頻頻，為了消除其故障隱患以避免安全事故發生，企業迫切需要新手段、新技術來實現故障的早期預警，防止惡性事故的發生。
目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：
（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規律及發展特點，分析故障產生機理、發展原因和發展模式，構建劣化演變機械動態特性模型。
（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實現典型部件及部位分析。
（3）低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。
（4）故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。
（5）運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。
展開 設備狀態監測可以解決什么問題
隨著工業及科學技術的發展，現代設備發展的一個總體趨勢是向復雜化、智能化和自動化方向發展，在役設備運行中故障導致惡性事故屢見不鮮。現代產業迫切需要采用保障在役設備安全運行的相關監測技術，基于該項技術揭示設備運行狀態的發展演變規律，實現早期故障預報，進而避免故障，特別是惡性事故發生。
云酷科技設備狀態物聯網聲學監控系統基于物聯網技術，通過聲音傳感器采集設備的聲音數據，利用信號分析及AI技術，從中提取聲音特征值，實現設備運行狀態監測和設備故障報警，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，保證設備安全穩定運行。
設備狀態物聯網聲學監控系統功能
一、綜合展現
通過3D模式直觀展現設備遙測數據，包括無異常運行天數、異常未處理事件、月度告警及高發異常項。
展現全廠所有設備的健康狀態，包括安全運行天數、設備告警信息及安全設備占比。
二、設備監控
遠程監控設備運行狀態，集中展現聲音、振動及溫度等遙測數據，對設備異常信息給予告警提示。
三、運行參數監控
對設備所關聯的運行參數進行集中展現，包括測點編碼、測點描述、關聯設備、測點值等信息。
四、特征管理
利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果，輔助巡檢人員進行故障處理。
五、數據分析
對單設備的遙測數據及多設備間的遙測數據進行對比分析，提供設備運行狀態數據參考。
六、監測月報
根據設備狀態數據以及傳感器告警數據，定期自動生成設備運行記錄及報告。
設備狀態物聯網聲學監控系統在有關國計民生的許多部門重要裝備中的應用日益廣泛，將在提高設備安全可靠性、實現設備科學維修、提升設備信息管理水平、增加設備利用率、降低設備運行及維修成本等方面發揮愈來愈重要作用。
展開 
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐1
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐鼓勵！
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐.part1.rar
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐.part2.rar
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐.part3.rar
m+p?CODA用于大型試驗系統的狀態監測
在大型結構的振動和聲學測試中對測試設備的狀態進行監測的功能需求正在日益增加。系統狀態監測不僅能保護被測結構，同時也能保護價值不菲的測試設備。測試設備所記錄的數據通常是與控制系統完全獨立的。通過m+p CODA軟件，我們可以提供一個多通道信號監測系統，可以為整個測試環境提供全方位的保護。
該系統可用于監測無限長歷程的數據，實時性良好，支持多種采樣頻率，并且獨立與控制與數據采集系統之外。長時間通程時域數據記錄可以隨時啟動，同時通程數據可以觸發模式使用，即通程數據記錄可被用戶定義的事件所觸發。在該模式下，系統僅會記錄一小段觸發事件前后的所有通道的數據。
m+p CODA可兼容所有類型的傳感器，包括但不限于加速度，速度，位移，應變，溫度與電壓。這些信號可以被持續監測，并實時與用戶定義的報警限進行對比。當測量得到的信號超過報警值時，系統會即刻給出持續的反饋，或可發出數字I/O信號警告外部設備，例如控制系統。
展開 基于虛擬技術的柴油機狀態監測與故障診斷系統的開發
挑戰： 將計算機軟硬件相結合，開發柴油機狀態監測與故障診斷系統。該系統能采用多參數多
方法的故障診斷技術在線或離線進行柴油機的狀態監測與故障診斷。
請享用！
漢航Hunter Pad--基于Linux操作系統的健康狀態監測與故障診斷PHM有力工具
部分應用工況
健康狀態監測與預測及健康管理（PHM）系統已成為高端裝備、工業設備和生命支持系統“視情維修”的核心技術手段之一。通過漢航Hunter Pad對監測對象進行信號采集和數據分析，從而可實現故障的檢測、診斷、預測和管理，最終目標是實現從“計劃性維修”到“視情維修”的轉變，顯著提升各個行業的安全性、可靠性和經濟性。
1. 航空航天：
發動機健康管理：可通過Hunter Pad監測發動機的溫度、壓力、振動等關鍵參數，實時評估發動機的健康狀態，并可預測關鍵部件（如渦輪葉片）的剩余使用壽命，實現預測性維護，避免突發故障，保障飛行安全。
飛機機體健康管理：對機翼、機身等關鍵結構部位進行檢測，可判斷結構的應力、應變、裂紋和腐蝕情況。
2. 車輛交通行業：
乘用車故障診斷：采集發動機、電機、變速箱、電池（新能源汽車）、制動系統等核心部件的壓力、電壓、振動等數據，分析監測部件狀態，并提前預警。
列車運維：通過采集牽引變流系統、通風系統等關鍵核心系統的溫度、振動、電流等重要參數，實現故障預測和健康評估，能夠為故障處置提供重要依據，提升機車運行的安全性和可靠性，延長機車使用壽命。
3. 工業制造行業：
對關鍵旋轉設備開展預測性維護，能夠有效提高設備的可靠性，減少生產中斷，提高生產效率。
4. 能源電力行業
例如汽輪機、水輪機、風機、壓縮機、渦輪膨脹機、電動機和發電機、勵磁機、齒輪箱、水泵等
在能源電力等能源設施中，可使用Hunter Pad對發電機、變壓器、汽輪機、壓縮機等關鍵設備進行狀態監測和故障預測。通過監測設備的振動、溫度、電氣參數等，及時發現潛在故障隱患，提前安排維修，保障電力供應的穩定性。
5. 大型建筑設施
大型橋梁的健康監測中，由于橋梁結構復雜、監測點眾多，需要對橋梁的不同部位進行同步監測。
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