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Mircostone 微石  異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查 MVP-AiFiS

Mircostone 微石  異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查 MVP-AiFiS

       在工廠為了讓機器運轉，使用了很多電機泵。為了實現(xiàn)工程自動化，越來越多的生產現(xiàn)場導入了工業(yè)用機器人。無論是發(fā)動機、水泵還是工業(yè)用機器人生產設備，在維修時都需要更換消耗品。為了讓工廠持續(xù)運轉，必須避免生產設備的突發(fā)性故障。但是因為需要花費維修人員的工時和零件費用，所以并不是在短時間內不斷更換就可以了。在“異常振動監(jiān)測系統(tǒng)"中，隨著故障時間的臨近，會自動監(jiān)測并通知越來越大的振動。通過知道故障發(fā)生的時間，保全負責人就能有計劃地實施維護。

功能

• 測量

觸發(fā)測量

通過向傳感器輸入信號，自動進行測量。這是用于工業(yè)機器人等反復進行加速度變化運動的設備的預兆保全的測量方法。(8頻道小型無線運動記錄器MVP-RF8-JC附屬軟件實施。)

• 分析

循環(huán)探索·工序分割

通過工業(yè)機器人的測量，從測量數(shù)據(jù)中自動提取周期。循環(huán)內的工序也會自動分割?？梢宰詣拥剡M行數(shù)據(jù)分析中很麻煩的數(shù)據(jù)加工工作。

通過測量樣本用數(shù)據(jù)并區(qū)間，可以自動進行數(shù)據(jù)加工?？梢越o數(shù)據(jù)命名并管理。

學習

學習自動分割的數(shù)據(jù)的傾向。故障一接近振動數(shù)據(jù)就會發(fā)生變化。將測量的數(shù)據(jù)和到目前為止的趨勢進行比較，算出異常程度。


觀察每個數(shù)據(jù)的特征量變化情況，設定正常狀態(tài)下的學習范圍。(下圖的綠色部分)從12種特征量的相互關系中學習正常狀態(tài)的模型。

• 測量結果的通知

異常度和振動特征量的變化

用趨勢圖表示計算出的異常度和振動特征量的轉變。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，可以預測生產設備的故障時間，實現(xiàn)計劃性的維護。