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信息介绍 / Information introduction

另外,通过获取水泵的平均工作电流,以及水泵的平均工作电压,基于获得的平均工作电压,将获得的平均工作电流与有无水的电流区分值进行对比,判断水泵中的余水状态,同时根据水泵中余水的状态持续时间,确定水泵的运行状态。

水泵在不同的电压下,对应有水和无水的平均工作电流是不同的,上海泵机监控售后服务,例如:平均工作电压为20v时,电流的区分值为30ma,平均工作电压为22v时,电流的区分值为35ma,平均工作电压为24v时,电流的区分值为38ma,平均工作电压为26v时,电流的区分值为40ma,上海泵机监控售后服务,平均工作电压为28v时,电流的区分值为45ma,上海泵机监控售后服务。 具备设备当前运行状态、电池电量、设备运行时间、设备健康状态显示功能,所有显示信息一键查看。上海泵机监控售后服务

目前全世界的64%的电力由电机消耗,而由电机所产生的电力则更高,因此,工业生产和日常生活中都离不开电机,电机的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用。全世界的电机数量每年以%的数量在增长,这么多的电机,安装在人类活动的各个方面,绝大部分电机是没有监控的,因此,电机一旦出现宕机,将对生产和生活造成很大的影响,而电机宕机有约80%是轴承故障造成的,所以,急需要一种针对于电机轴承监测的装置。应用云平台通过移动终端,将电机监测装置和检测电机绑定,浙江泵机监控工业泵机上我们提供的人工智能故障分析算法可以准确分析出当前异常是由哪一类故障所引起的。

1) 泵机:泵机上我们提供的人工智能故障分析算法可以准确分析出当前异常是由哪一类故障所引起的。我们提供的故障分析内容有:温度异常、泵机轴磨损、泵机叶轮腐蚀及磨损、动平衡异常(不对中)、设备紧固件松动、泵机气蚀以及其他(对泵机而言为小概率及小风险故障的笼统归类)等,基本涵盖泵机生产运行当中常见的、高风险的故障种类,并会提供与故障匹配的数据分析图谱作为依据来辅助人员现场快速定位及确认。

2) 风机:目前我们的人工智能故障分析算法主要针对泵机进行了优化,针对风机的故障分析,需要进一步采集风机故障数据,对故障分析算法模型进行训练。

我们采用了基于人工智能故障分析算法,后续会通过采集更多具体故障类型的泵机数据,对算法模型进行训练,并通过云平台的模型版本更新,来支持更多的故障类型分析。

为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种电机监测系统,包括传感器单元,用于采集电机在运行和停机两个状态下的电机表面的磁通量,要求至少采集电机的一个测点的磁通量数据;数据采集单元,用于采集并且处理传感器单元的数据,以及计算出电机的特征值,所述数据采集单元包括数据采集模块、模拟低通滤波模块、模数转换模块、信号处理及算法模块、数据传输模块和功耗管理模块;在线监测单元,用于接收数据采集单元传输的特征值,计算磁通量数据的偏差值,以及当偏差值大于预设阈值时,发出警报信息,所述在线监测单元包括数据解析与处理模块、数据存储模块、报警处理模块和数据展示模块。传感器单元安装于被测电机的机壳表面。当传感器数量大于一个时,传感器的安装位置均匀分布在除底部之外的270°的范围之内并且每个传感器的方向一致。模数转换模块进行同步并行采集,计算如下:其中,tn为同步采集时间点,pulse_num为等时间采用点数,order_num为每转采样点数泵机监控支持大容量TF卡数据存储。

人工巡检目前存在很多成本过高人力浪费的问题,例如:泵机间隔距离过长,人员巡检耗时过大;风机过高,巡检风险高且难操作等等。我们的产品采用先进的大数据人工智能算法进行设备当前工作状态的判定,并通过边缘计算和云计算结合的方式多重保障结果的准确性。

具体工作流程为:1)

当振动及其他数据被采集时,部署在智能振动温度传感器和智能无线网关上的运算芯片会实时的启动边缘计算模式并调用边缘端的异常检测算法,在传感器本地就计算出了当前状态的初步结果。 发现违规停机、怠工停机等现象提供依据,提高泵机生产效率,增加生产产出和企业利润。浙江泵机监控工业

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全世界的64%的电力由电机消耗,而由电机所产生的电力则更高,因此,工业生产和日常生活中都离不开电机,电机的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用。全世界的电机数量每年以%的数量在增长,这么多的电机,安装在人类活动的各个方面,绝大部分电机是没有监控的,因此,电机一旦出现宕机,将对生产和生活造成很大的影响,而电机宕机有约80%是轴承故障造成的,所以,急需要一种针对于电机轴承监测的装置。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。上海泵机监控售后服务

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