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WitExpert的系統(tǒng)架構(gòu)是如何處理實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的

  上海輝泰Witium推出的基于振動傳感器和邊緣計算網(wǎng)關(guān)的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，目前已成功應(yīng)用于個各行各業(yè)，為客戶提供在線振動監(jiān)測、設(shè)備故障預(yù)測、設(shè)備故障診斷、設(shè)備智能運維、設(shè)備健康管理服務(wù)，旨在為行業(yè)關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備保駕護(hù)航。那么Witium的WitExpert的系統(tǒng)架構(gòu)是如何處理實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的呢?

  一、振動數(shù)據(jù)處理流程

  1.1 原始振動數(shù)據(jù)

  通過在設(shè)備上加裝三軸振動加速度傳感器獲取需進(jìn)一步處理的三軸振動加速度測量值。

  1.2 硬件數(shù)據(jù)預(yù)處理

  未經(jīng)處理的振動信號中，包含大量的高斯和非高斯噪聲，為得到可靠的診斷效果，需要對傳感器采集的信號進(jìn)行降噪濾波處理，通過傳感器本地下沉一定預(yù)處理數(shù)據(jù)算法，按照平臺預(yù)設(shè)的部件模型，同時自動計算所需特征值;

  1.3 平臺展示

  經(jīng)預(yù)處理后的原始數(shù)據(jù)和特征值通過4G邊緣網(wǎng)關(guān)上發(fā)至云平臺展示特征值和時域、頻域波形;

  1.4 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)后處理

  EI專家診斷系統(tǒng)調(diào)取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)濾波;

  1.5 故障診斷

  EI專家診斷系統(tǒng)根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)，基于設(shè)定的閾值及故障庫診斷故障類型及嚴(yán)重程度，并將診斷結(jié)果返回至系統(tǒng)展示;

  二、閾值的設(shè)定

  2.1 閾值的選擇基于國際標(biāo)準(zhǔn)ISO-10816

  根據(jù) ISO 10816-3，視速度而定，測量范圍始于 2 Hz(速度從 120 到 600 rpm)，或始于 10 Hz(速度大于或等于 600 rpm);范圍包括從 2 Hz 或 10 Hz 到 1000 Hz 的頻率。

  2.2 告警數(shù)據(jù)的選擇基于諸多預(yù)設(shè)的特征值(機(jī)理+數(shù)理)

  機(jī)器狀態(tài)通過查詢無量綱特征值監(jiān)測，可評估機(jī)器的常規(guī)振動狀態(tài)。長時間的積累特征值，也可以反映出設(shè)備變化的趨勢。

  1. 速度均方根(VRMS);

  2. 加速度波峰因素(CrestFactor);

  3. 加速度峭度(Kurtosis);

  4. 加速度高頻均方根(RMS);

  5. 高頻尖峰能量(gSE)。

  很多時候，僅通過振動能量和一些無量綱的統(tǒng)計是很難詳細(xì)定位到設(shè)備的故障的原因的。所以需要預(yù)設(shè)監(jiān)測部件的參數(shù)，通過頻率分析后轉(zhuǎn)換來的特征值來進(jìn)一步判斷：

  1. 電機(jī)的軸轉(zhuǎn)速(1x)頻點值(Freq1x);

  2. 電機(jī)的軸轉(zhuǎn)速(2x)頻點值(Freq2x);

  3. 電機(jī)的軸轉(zhuǎn)速(3x)頻點值(Freq3x);

  4. 葉輪1x倍通過頻率(spm1xFn);

  5. 齒輪1~3x嚙合頻值點(1~3xGMF)、齒輪包絡(luò)能量(seG)、齒輪1~3xGMF邊帶頻能量(1~3GMF);

  6. 軸承外圈頻點值(BPFO)、軸承內(nèi)圈頻點值(BPFI)、軸承滾珠頻點值(BSF)、軸承保持架頻點值(FTF)、軸承包絡(luò)能量(seB);

  2.3 閾值的選擇基于同類設(shè)備、部件經(jīng)驗(機(jī)理+數(shù)理)

  通過既有監(jiān)測經(jīng)驗的同類設(shè)備對比，輝度擁有自己的算法模型庫，選取設(shè)備類型模板，初步生成基礎(chǔ)模板;

  對于某些部件，如軸承故障診斷，對高頻諧波能量的包絡(luò)值，也存在經(jīng)驗值判斷預(yù)設(shè);

  2.4 閾值的選擇基于統(tǒng)計過程控制(數(shù)理)

  在經(jīng)過一段時間的試運行后，系統(tǒng)對初裝且無明顯異常振動數(shù)據(jù)認(rèn)定為相對正常的狀態(tài)，系統(tǒng)對其機(jī)器學(xué)習(xí)形成閾值，進(jìn)行統(tǒng)計過程數(shù)據(jù)界定，對于偏離正常范圍的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行初步預(yù)警，并排除開機(jī)異常數(shù)據(jù)和偶發(fā)的沖擊造成的數(shù)值偏離，避免誤報警。

  依托先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)AIoT技術(shù)，一旦出現(xiàn)異常或者故障，第一時間報警通知運維管理人員，幫助用戶查找產(chǎn)生故障的原因，識別、判斷故障的嚴(yán)重程度，為科學(xué)檢修提供指導(dǎo)，切實提高產(chǎn)線的安全管理水平，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。