《诺德推出用于预测性维护的状态监测系统》

  • 来源专题:数控机床与工业机器人
  • 编译者: icad
  • 发布时间:2020-01-10
  • 诺德传动集团推出的状态监测系统能定期或永久地记录驱动系统及状态数据来优化操作的安全性和提高机器的效率。诺德还在该基础上开发了预测性维护概念,其基本原理是通过驱动电子设备中的智能PLC对模拟和数字数据(测量、信号和操作参数)进行快速、高效和全面地评估。

    用于预测性维护的状态监测系统:诺德推出的驱动技术大大提高了机器和工厂运行的安全性和效率。图示为物流应用

      预测性维护的目的是对机器和工厂进行主动维护,它能在早期阶段发现异常,旨在减少停机时间并提高整个工厂的效率。现在,状态监测维护已取代传统的周期性维护,它能尽早地发现并避免异常运行、意外停机和机器故障。预测性维护还能根据实际驱动和过程数据来规划机器和工厂的停机时间。这对于使用诺德驱动技术的工厂和机械操作员而言减少了服务和材料成本,同时提高了工厂的利用率。其另一大优势是延长了组件和机械的使用寿命,同时还可以规划维护并优化其成本。

    利用驱动数据实现智能算法

      诺德在驱动技术的基础上通过智能算法和虚拟传感器将信息从状态监测系统传送到预测性维护系统中。以监控油温确定换油时间为例。油温是齿轮箱中油老化的关键因素。系统将油温与齿轮箱参数和特定的运行参数结合后可以精确地推算出换油时间,无需使用物理温度传感器。诺德的变频器还集成了PLC,可通过智能算法对驱动数据进行预处理,并用作评估单元。客户可以通过所有的通用界面访问计算出的数据。

      诺德可根据相应的自动化任务来扩展驱动设备或对其进行调整,用户还可以直接选择需添加的驱动任务(驱动监测、驱动控制、过程控制)。在生产区域较小时,这种扩展性可为工厂判断是否需要重组提供了初步经验。诺德现有三种配置级别可供选择。在第一级中,驱动单元中的PLC仅执行驱动监测任务,并对驱动参数进行预处理,然后传至负责驱动和过程控制的高级控制系统中。在中等级别中,PLC则集成了驱动控制及运行驱动相关功能。在较高的组态级别中,变频器PLC则完全替代了较高级别的控制系统,除了能与控制单元通信外,无互联网连接的本地数据管理也能选择并应用数据。

    诺德进行状态监测及测性维护的基本原理是通过驱动电子设备中的智能PLC对模拟和数字数据(测量、信号和操作参数)进行快速、高效和全面地评估。

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    • Leuze的传感器部门推出了两个采用不锈钢外壳的全新传感器系列:卫生型33C系列、坚固耐用的可冲洗型35C系列。新系列适用于对卫生要求较高的生产和包装流程。 卫生敏感的生产和包装过程对传感器技术的要求很高。设备必须坚固、可靠,并经批准可直接接触食品。有了Leuze的两个新传感器系列,制造商可以放心使用,由于其光滑的外壳没有安装孔,33C系列特别适用于食品、饮料或制药领域的应用。 35C系列设计坚固耐用,是高机械负载和密集清洁过程的理想选择。35C系列传感器用途广泛,可用于食品工业以及汽车工业或机床。 包装流程解决方案 这两个系列均包括漫反射、对射和反射式光电传感器。33C和35C系列还包括用于包装工艺的特殊解决方案。包括用于玻璃和PET检测的反射式光电传感器、用于检测小物体的背景抑制传感器、动态参考传感器以及用于穿透塑料薄膜的强大对射式光电传感器。新款33C和35C系列的小巧外壳尺寸与53C和55C系列的不锈钢微型传感器相得益彰。 安装在敞开的食品上方的传感器的要求非常高。只有经过授权的组件可能会与食品接触。35C系列的DRT35C动态参考漫反射传感器采用不锈钢外壳,是此类传感器的理想选择。传感器系统无需额外封闭。 使用Power PinPoint LED快速启动并运行 Leuze的全新33C和35C系列首次提供配备Power PinPoint LED的传感器。这种光技术意味着传感器可以快速轻松地对准和设置。这得益于明亮、圆形和均匀的光斑。光斑的大小、形状和均匀性在整个工作范围内保持不变。激光或红外设备也可用作Power PinPoint LED的替代品。 完全密封 在恶劣环境下,通常需要使用复杂、特制且昂贵的不锈钢保护罩来保护塑料外壳的传感器。只有这样,才能承受高压清洗。33C和35C系列的不锈钢传感器无需这样做,因此降低了系统的复杂性,缩短了安装时间,从而降低了成本。这些设备专为在潮湿区域和密集清洗过程中可靠运行而设计,具有IP67、IP68和IP69K等防护等级,以及ECOLAB、CleanProof+和Diversey认证。 33C系列的PRK33C.PPTT3反射式光电传感器适用于检测无菌灌装线中的透明瓶。由于其外壳特别光滑且没有固定孔,卫生设计可避免任何残留物堆积。该传感器还使用安装插口进行气密连接。 智能通信 新系列的另一个优势是:两个系列都配备了IO-Link接口。这样可以快速轻松地配置设备以及可用于规划预测性维护的诊断数据。
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    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2023-08-29
    • 一 产品概述 1.1总体描述 风电机组全状态在线监测系统DBCMS-8000是一款基于对风电机组关键部件传动链、塔筒、叶片的数据采集、边缘计算、实时监测、数据分析、故障诊断的智能监测系统,实现对风电机组的故障预测与健康管理(PHM)——预先识别故障类型、故障程度和故障精确定位、预测失效,从而实现设备预测性运维和视情维修,让业主优化维修策略,减小意外停机和安全事故,助力客户实现的节能增效和安全生产的企业目标。 风电机组智能数据采集终端装置DBCMS-8000(以下简称采集装置)作为风电机组智能监测系统的核心部件,承担着信号感知、信号调理、边缘计算、数据传输等重要工作,是连接风电机组部件与中控可视化软件平台的桥梁。在设计生产中,充分考虑风电应用场景的特殊性,从工作环境温度、电磁兼容、信号频率、机械电气噪声干扰、关键部件监测点位置、线缆部署、安装方式和数据传输等方面都进行全方位的设计和测试,能够充分适应风电机组在线监测的应用。 “智能终端”——采集装置的设计,集成了高性能嵌入式处理运算芯片,能够实时计算信号特征参数,并根据自修正的报警门槛实时上报报警状态信息,并且能够根据现场环境噪声调整数据清洗滤波参数,实现有效的数据前端清洗,为后期故障诊断提供“干净”的有效数据。 1.2遵循标准 风电机组智能数据采集终端装置产品遵循如下表所示标准。 二 系统结构 2.1系统介绍 风电机组智能数据采集终端装置DBCMS-8000-IC01,作为风电机组全状态监测系统DBCMS-8000的核心部件,应用于风电机组,从信号感知到数据传输,结合可视化软件的预测和诊断,实现了系统的完整功能,系统总体架构如图1所示。 图1 风电机组系统应用总体架构图 2.2采集装置组成 风电机组全状态检测系统,由感知传感器、采集装置、分析监测软件和连接线缆等附件组成,如下表所示。 I采集装置:采集装置实现振动、角度、转速信号采集,并完成信号的降噪处理、模数转换、信号滤波、特征计算、报警判别、数据传输等功能。 II普频振动传感器:完成中高速旋转部件的振动信号能量转换。 III低频振动传感器:完低速旋转部件的振动信号能量转换。 IV转速传感器:转速传感器完成对发电机驱动端齿盘位移的监测,通过齿盘位移信号生成的方波信号计算当前发电机转速,用于辅助故障的数据分析。 V双轴振动传感器:完成对叶片及塔筒的振动信号能量转换。 VI双轴倾角传感器:完成对塔基及塔筒倾斜角度的转换。 VII数据分析可视化软件:数据分析可视化软件实现对风机关键部件测点状态的实时监测、实时报警、数据分析、故障诊断和业务数据可视化显示。 三 总体功能 I 采集装置能监测风电机组的主轴承、齿轮箱、发电机、叶片、塔筒等关键部件的运行状态,发现故障、精确定位故障部件,通过故障诊断系统软件基于轴承、齿轮等对象自动报警; II 故障诊断系统在接入功率、风速等信号时具有基于风机运行工况与故障危害程度的多物理量联合诊断与综合决策功能; III 具有高速轴系动态不对中、发电机转子轴动不平衡监测与分析功能; IV 系统内嵌有传动链滚动轴承、齿轮等故障特征数据库,数据库轴承、齿轮及报警门限等输入参数对用户公开并可进行编辑; V 系统应具有用户友好的人机界面,方便用户操作,可方便设定设备状态多级报警值,同时可以输出不同的统计信息,包括报警报告、测量信息报告、信号异常报告、机器诊断结果报告等。输出报表支持WORD格式; VI 系统应能提供数据的时域波形图、频谱图、阶次谱图、解调谱图、趋势图(多台趋势比对显示)、瀑布图、波特图、棒图、轴心位置图、关联图等,方便进行数据分析及故障诊断; VII 系统支持Windows自带远程工具或Web远程访问功能,能通过地面系统分析软件或浏览器远程浏览风电机组状态; VIII 多机位测量数据对比,分析风场载荷分布,分析风场规划合理性,数据分析可用于风场改造、控制优化; IX测量叶片实际状态,作为样机调试、控制优化、技术改造评估的依据,评估技改质量、效果和对叶片及机组的影响; X叶片剩余状态评估,规模监测可用于判断需要重点监测维护的叶片; XI结构健康状态监测,监测叶片结构健康状态,避免发生重大失效和非计划外维修。可辨识一定规模的气动不平衡、结冰、结构失效、气动性能衰减等劣化情况; XII实时分析塔筒晃动位移,塔筒刚度分析;通过塔筒倾角分布,可以分析塔筒变形、焊缝开裂和螺栓受力情况; XIII实时分析塔基基础不均匀沉降; XIV系统基于 B/S 架构,支持集中监控和远程访问,实时掌握各地叶片运行情况。 XV 系统诊断故障类型 图2 采集装置外观图示 四 自然环境 I 工作环境温度:-40 ℃~70 ℃; II 存储环境温度:-45℃~85 ℃; III 工作环境湿度:95%RH非冷凝; IV 大气压力:80kPa~110kPa