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浙江新型泵机监控 客户至上 苏州市清泽环境技术供应

信息介绍 / Information introduction

    结合后方平台以及接入的智能设备(app)对数据进行分析,后方平台构建数据库,对采集的数据进行声音的频率、分贝、振动的频率、振幅以及温度来综合进行电机运行(健康程度)定性分析、判断,并以此对电机进行主动运维。采集模块上设置有nfc模块。设置nfc模块,实现对电机的身份识别,扩展了应用范围,具有更为广阔的应用空间,通过nfc对电机识别以及对电机不同部位的记录,使所采集到的数据具有身份性,不同电机运转时的振动、声音以及温度具有一定的差异,浙江新型泵机监控,同一台电机的不同部位所测定的数据也同样存在差异,通过nfc模块对所测电机以及电机测定部位赋予身份性,更具有比较性,所测定的数据更加准确。nfc模块可作为电机监测装置的开启源,浙江新型泵机监控,浙江新型泵机监控,电机外壳表面贴装nfc芯片,nfc芯片具有便宜和短距离快速识别及传输数据的特性,通过nfc感应,读取电机的身份信息以及所采集点位于电机的部位,启动采集模块和通讯模块,实现节能,增加了电机监测装置的使用时间,对于大批量电机监测具有重要的实用功能,nfc感应断开,采集模块和通讯模块关闭。人工智能模型自动识别异常工况。浙江新型泵机监控

在泵机上使用:当智能振动温度传感器在泵机上进行使用时,我们会将原始的三向振动加速度数据进行特征转换,转换为三向加速度有效值、三向速度有效值、三向位移有效值、三向加速度频谱图、三向加速度包络谱图、三向加速度均值及三向加速度峰峰值等泵机运行当中值得关注的重要参数并进行实时的监控和可视化;同时对环境温度原始数据进行特征转换,转换为单位变化率特征、历史趋势特征等能够直观感受泵机温度变化的特征,实时监控泵机运转温度变化状况。除此之外,智能无线网关支持通过RS485 总线将泵机原有其他PLC 数据的接入和整合(如:压力、进口流量、出口流量、转速等)并进行数据上云及可视化。连云港特色泵机监控APP端随时随地查看信息,保证生产指导无遗漏;

二、 产品运作逻辑

1) 数据采集及可视化:

我们的产品首先通过我们的传感器实时采集泵机的运行数据,数据维度包含三轴振动加速度每一轴的原始值、有效值、峰峰值以及速度有效值,并实时将这些数据发送到云服务器并在APP端进行同步展示。除此之外,我们还会对数据进行行业关心的特征图谱计算并进行APP端的展示。其中求取频谱采用快速傅里叶变换的方法。假设采样频率为Fs,信号频率F,采样点数为N,那么快速傅里叶变换之后结果就是一个为N 点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值,就是该频率值下的幅度特性。假设原始信号的峰值为A,那么快速傅里叶变换之后的每个点的模值就是A 的N/2 倍。而前一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N 倍。而每个点的相位就是在该频率下的信号的相位。前一个点表示直流分量(即0Hz),而后一个点N的再下一个点则表示采样频率Fs,这中间被N-1 个点平均分成N 等份,每个点的频率依次增加。由于快速傅里叶变换结果的对称性,通常我们只使用前半部分的结果,即小于采样频率一半的结果作为**终的频谱图。频谱图对于泵机振动信号分析具有重要意义,基频点、倍频点等信息对应着传统的**知识体系,用于在理想条件下区分正常与各类工况异常。


    wifi装置具有接收和发送功能,当wifi装置连接外网时,通过外网对电机监测装置进行升级,当电机监测装置与外网断开时或连接不上外网时,wifi装置开启热点,其他智能设备通过连接热点接收数据。在实际的电机使用环境中。电机监测装置连接wifi信号很有可能中断,通过经授权的智能设备接入wifi装置的热点,经授权的智能设备接收数据,再上传至后方平台进行数据分析,同时也可以通知在智能设备上安装app,对接收数据进行解码分析,快速地对电机进行声音、振动和温度单项定性分析。电机在运转的过程中,电机在出现故障前会有较长一段时处于亚健康运行状态,电机亚健康运行必定会有表现形式,如声频异常、振动异常或温度异常,而这些表现异常,人很难直接感观到,或是直接感观到了,其电机故障状态已经很明显了,电机的零部件出现了严重的损耗,减少其使用寿命。对于前期轻微的故障,只需要作定性分析,以便能准确地判断出电机的故障情况,以做好对电机主动维护的安排。如果初步结果显示异常,则传感器将根据异常可能性加大数据采集频率和密度,将有问题的数据持续发送至云端。

长短时记忆神经网络区别于普通记忆网络的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。一个cell当中被放置了三扇门,分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入网络当中,可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下,不符的信息则通过遗忘门被遗忘。长短时记忆网络有效模拟人在学习时的加深记忆模式,对越接近当前时间的状态记忆越清晰,这样再判断正常异常时不会因为过去调产对现在的差异导致对现在状态判断不准。


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