狀態監測的案例
工業設備狀態監測系統解決方案
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。本項目利用聲音唯一性、入微性的特點，將設備聲音作為設備故障預警與診斷的核心，將振動和溫度作為輔助手段，實現設備的持續監測。
展開 狀態監測與振動測量的方向怎么選擇？
THEME
設備狀態監測與振動測量
設備的狀態監測（condition monitoring）顧名思義就是對設備狀態的監測監控。目前廣泛使用的狀態監測參數主要包括溫度、振動、以及一些場合的噪聲。這些參數是被用以描述設備運行狀態的因子。其中振動作為信息量豐富，采集相對簡單等特點成為諸多狀態參數中使用最為廣泛的參數。
對于電機、齒輪箱等旋轉機械設備而言，設備的振動狀態監測十分常用，市場上各種狀態監測軟件功能齊備，振動信號的采集以及不同要求下的圖譜繪制功能豐富。設備工程師可以利用這些豐富的信息對設備運行狀態進行監控、評估甚至故障診斷。
利用振動信號對設備的狀態進行監控第一步就是振動信號的采集。且不說振動信號采集后的處理等環節，單獨就振動傳感器的布置大致就有水平、垂直、軸向等。
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 全面解讀設備狀態監測
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
工業設備狀態監測系統解決方案詳細分析
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
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。當系統識別為設備狀態異常時，系統自動激活故障識別匹配算法，給出歷史故障的匹配結果。
3. 設備音頻分析
用于設備音頻監控指標的實時監聽、歷史對比、音頻可視化展現分析等業務。可將音頻解析為波形圖、頻譜圖、時譜圖等多種展現方式。
展開 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
漢航Hunter Pad使“實驗室級”高精度測試能力更加便攜外場化，讓故障診斷及狀態監測系統不再受時間和空間的束縛，真正走向工業現場、走向移動裝備、走向復雜惡劣環境，并通過其高采樣率和多參數同步采集能力，確保了數據的完整性和準確性，有效提升了健康狀態監測的時空不限性。
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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！
AI賦能聲音設備狀態監測方法,延長設備的正常運行時間
云酷科技針對工廠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。
聲音設備狀態在線監測幫您實現
1、設備運行狀態在線監測，實時了解設備健康情況。
2、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。
3、提升設備可靠性，減少非計劃停機。
4、實現邊緣設備的遠程狀態感知與人工巡檢有效互補
5、優化備品備件管理，減少資金占用
6、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。
7、基于神經網絡模型自動識別故障類型，即使提供故障排查建議與維護方案，提高運維效率。
聲音設備狀態在線監測幫您提升經濟效益
通過系統的應用可有效提升輔機設備管理水平，最大限度實現設備的預測性維護。保障設備在最優狀態下運行、降低運行維護成本、提升整體檢修效率。系統投運后預計設備維護成本下降20-30%；設備使用壽命延長2-3倍；庫存備件可節約10-15%；減少輔機設備非停次數50%。
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。
展開 往復壓縮機典型狀態監測方案
連續監測壓力填料溫度可以提供有用的填料故障信息，如異常磨損，冷卻不充分，潤滑不足。可對高和中壓填料軸封進行壓力填料溫度監測。
將RTD或TC盡量靠近填料安裝。通常，在填料外殼的邊緣將溫度探頭插入到殼體內進行測量，這是比較好的壓力填料殼體溫度測量方法。
活塞桿位置（Rod Position）
往復式壓縮機通常用滑動帶以減小氣缸套磨損和由于活塞與氣缸接觸帶來的損害。滑動帶的主要問題是當機器運行中，在活塞與氣缸接觸之前，產生多大的磨損時需要停機。
活塞桿位置(沉降/位移)監測模塊設計用于監測活塞桿相對于氣缸膛理想中心的位置。根據組態數據定義一個圓形的可運行區。根據此定義的可運行區，當活塞桿以任何方向距離氣缸壁距離過近，將生成報警或危急信號。
活塞桿位置監測系統連續監測十字頭松動，活塞桿彎曲和往復式壓縮機的每個氣缸的滑動區狀況。監測具有以下特點：
連續在線監測活塞桿移動的最大幅度和方向以及具有最大幅度時的曲柄角度，從而可以在必要時進行支撐環替換或十字頭維修以延長壽命。
氣缸壓力（Cylinder Pressure）
檢測往復式壓縮機整體運行狀況的最有效的方法就是監測氣缸壓力。對每個壓縮機氣缸的內部壓力進行在線監測，可以實現對氣缸壓力，壓縮比，尖峰活塞桿負荷以及活塞桿反向的連續監測，從而可以獲得吸氣閥，排氣閥，活塞環，填料軸封和十字頭銷的狀態信息。
氣缸壓力通過永久安裝在每個氣缸膛上的壓力傳感器進行監測。氣缸壓力和曲軸位置用于連續的狀態監測和性能計算。對每個連續監測點都可以分別進行報警和危急設定點設置。
閥門溫度（Valve Temperature）
吸氣和排氣閥通常是往復式壓縮機中維修率最高的部件。
展開 
【技術】風電機組齒輪箱狀態監測及故障診斷
因此實現齒輪箱的狀態監測和故障診斷功能，對風電機組安全運行有著重要的意義。
圖1 齒輪箱結構
目前國內外關于風電機組故障診斷方法的研究，根據方法類別，可以劃分為經驗方法，機理建模和智能分析三類。其中經驗方法是根據輪系動力學參數特點進行檢測、分析，如油溫、油樣渾濁度、噪聲、振動信號等實現故障診斷，對于專工現場經驗依賴度高，往往只能實現粗略狀態評估，無法實現精確的故障定位；機理建模是指利用數學物理理論對設備的狀態數據進行簡化假設、機理分析、數據處理，進而實現故障診斷，多用于旋轉機械等有明確運行機理的設備評估場景；智能分析則是基于傳感采集和數據挖掘等手段，對設備監測的多源傳感信息進行綜合評估，降低了對專家知識的依賴程度，技術路線的魯棒性和可擴展性更強。本文針對NASA-IMS開源軸承數據集和東南大學齒輪數據集，基于天洑軟件DTEmpower數據建模分析軟件，開展了軸承參數報警和齒輪箱故障診斷相關的技術分析工作。
圖2 IMS軸承故障實驗演示圖
數據集下載地址為：
https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/
東南大學齒輪箱故障數據集下載地址為：
https://github.com/cathysiyu/Mechanical-datasets
狀態監測 - 參數報警
1.
展開 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 設備狀態監測系統可以解決什么問題？
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 狀態監測和故障診斷方法
[local]狀態監測和設備故障診斷的教程ppt版
