振动的监测是机械设备状态监测与故障诊断的重要手段之一。通过对机械设备在运行过程中产生的振动信号进行测量、分析和处理，可以获取设备的状态信息，进而判断设备的健康状况，预测故障发展趋势，及时发现并处理潜在问题。振动的监测方法通常可以分为定期点检、随机点检和长期监测等几种方式。定期点检是按照预定的时间间隔对设备进行振动测量，适用于对设备状态进行... 【查看详情】

传统维护模式中的故障后维护与定期维护将影响生产效率与产品质量，并大幅提高制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、机器学习与传感器等技术的成熟，预测性维护技术应运而生。以各类如电机、轴承等设备为例，目前已发展到较为成熟的在线持续监测阶段，来实现查看设备是否需要维护、怎么安排维护时间来减少计划性停产等，并能够快速、有效的通过物联网接入到整个... 【查看详情】

针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这个问题，提出一种通过通信技术获取机床内部数据，对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合，能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型，直接将采集到数据作为输入，得到了和传统方法精度近似的预测模型，模型在训练集和在线验证... 【查看详情】

刀具监测技术主要可以分为两大类：直接监测方法和间接监测方法。直接监测方法通常是通过使用光学或触觉传感器直接观察刀具的磨损情况。这种方法精度高，但必须进行停机检测，时间成本较高，因此不适用于工业生产。间接监测方法则是通过监测与刀具磨损或破损密切相关的传感器信号，如振动、切削力、电流功率和声发射等，并利用建立的数学模型间接获得刀具磨损量或刀具... 【查看详情】

在汽车生产过程中，EOL（EndofLine）下线测试是一个至关重要的环节。它确保了汽车在生产过程中质量，以及在交付给消费者时的安全性和性能。下面我们将详细探讨EOL下线测试的重要性、内容和方法。一、EOL下线测试的重要性EOL下线测试是汽车生产过程中的一道质量关卡，它确保了汽车在生产过程中的所有质量控制要求都得到了满足。通过EOL下线测... 【查看详情】

深度学习技术已经在滚动轴承故障监测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线监测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的比较大均值差异... 【查看详情】

状态监测就是给机器体检，故障诊断就是给机器看病。医生给病人看病，首先是进行体征检查，例如先查体温，再进行验血、X光、心电图、B超、甚至CT等各种理化检验，然后根据检查结果和病史，利用医生的知识及经验，对病情做出诊断。对机器故障的诊断，类似于医生看病，首先对机器的状态进行监测，例如先看振动值，再进行频谱、波形、轴心轨迹、趋势、波德图等各种检... 【查看详情】

振动的监测是机械设备状态监测与故障诊断的重要手段之一。通过对机械设备在运行过程中产生的振动信号进行测量、分析和处理，可以获取设备的状态信息，进而判断设备的健康状况，预测故障发展趋势，及时发现并处理潜在问题。振动的监测方法通常可以分为定期点检、随机点检和长期监测等几种方式。定期点检是按照预定的时间间隔对设备进行振动测量，适用于对设备状态进行... 【查看详情】

电机状态监测技术是一种了解和掌握电机在运行过程中的状态，以及确定其整体或局部是否有异常或故障的技术。这种技术可以早期发现故障及其原因，并预测故障的发展趋势，从而为设备的维护、修理和更换提供决策依据。电机状态监测技术主要包括以下几种：振动监测技术：通过对电机运行过程中产生的振动信号进行测量和分析，可以判断电机是否存在故障。常见的振动监测... 【查看详情】

设备状态监测及故障预警若干关键技术可归纳如下：（1）揭示设备运行状态机械动态特性劣化演变规律。设备由非故障运行状态劣化为故障运行状态，其机械动态特性通常有一个发展演变过程（2）提取设备运行状态发展趋势特征。在役设备往往具有复杂运行状态，在长历程运行中工况和负载等非故障因素会造成信号能量变化，故障趋势信息往往被非故障变化信息淹没，需较大程度... 【查看详情】

电机状态监测和故障诊断技术是一种了解和掌握电机在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术，电机状态监测与故障诊断技术包括识别电机状态监测和预测发展趋势两方面。设备状态是指设备运行的工况，由设备运行过程中的各种性能参数以及设备运行过程中产生的二次效应参数和产品质量指标参数来描述。设备状态... 【查看详情】

在预防性维护的应用中，振动是大型旋转等设备即将发生故障的重要指标，一是由于在大型旋转机械设备的所有故障中，振动问题出现的概率比较高；第二，振动信号包含了丰富的机械及运行的状态信息；第三，振动信号易于拾取，便于在不影响机械运行的情况下实行在线监测和诊断。旋转类设备的预防性维护需要重点监控振动量的变化。其预测性诊断技术对于制造业、风电等的行业... 【查看详情】