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圖爾克基于機器學習的預測性維護系統(tǒng)

http://m.007sbw.cn 2025-04-17 10:13 來源:圖爾克(天津)傳感器有限公司

  智能維護如何及時檢測到故障?

  無論是多協(xié)議以太網(wǎng)、ARGEE、IO-Link還是控制柜保護模塊和云服務,圖爾克面向新建工廠項目的狀態(tài)監(jiān)測解決方案都可以讓一切變?yōu)楝F(xiàn)實!

  歡迎掃描下發(fā)二維碼,預約觀看直播,深度了解圖爾克重慶論壇,設備狀態(tài)實時監(jiān)測解決方案!

  時間:4月18日 14:25

  主講人:圖爾克 系統(tǒng)解決方案主管 郝立明

  可用性是設備綜合效率的關鍵因素。若機器因故障而閑置,則會導致意外生產(chǎn)停頓,進而造成損失。為了避免這種情況發(fā)生,工業(yè)4.0時代的維護通過永久訪問傳感器數(shù)據(jù)來實施。

  益處:更快檢測到錯誤或磨損導致的異常情況。這是因為可以直接向相關負責人發(fā)出警報,或已經(jīng)將狀態(tài)數(shù)據(jù)集成在預見性維護中。這意味著,與可避免的維護操作相關的不確定的額外成本將成為過去。

  高效且面向未來

  圖爾克電機狀態(tài)監(jiān)測解決方案采用三軸振動傳感器和深度學習技術(shù)來監(jiān)控電機及其相關系統(tǒng)的工作狀態(tài)。一旦發(fā)現(xiàn)異常振動模式,系統(tǒng)就會以 1 至 5 的嚴重程度值發(fā)出報警,以指示嚴重程度的增加。

  該方案中我們重點關注的是電機相關系統(tǒng):一般指電機+減速機+軸承+負載等設備)的機械故障。例如,錯位、不平衡、部件磨損或結(jié)構(gòu)損壞。這些故障一般表現(xiàn)為過度振動、異常聲音和機械部件過早磨損,這將導致機組壽命和效率的降低。

  我們的目標在于更早發(fā)現(xiàn)和解決該異常,并將風險或故障損失降低。

  由于設備的磨損類異常一般都呈現(xiàn)出早期緩慢劣化,后期指數(shù)爆發(fā)的特點。所以早期的異常發(fā)現(xiàn),既是保證設備始終高效能運轉(zhuǎn)的有效措施,也是大幅降低維護成本的優(yōu)勢技術(shù)。

  狀態(tài)異常會引起設備振動數(shù)據(jù)的緩慢偏移。振動數(shù)據(jù)的曲線雖然直觀,但容易受到雜散干擾,且不易執(zhí)行定量解析形成有效的指令。

  Turck電機狀態(tài)監(jiān)測軟件采用圖像處理技術(shù),為每一臺機器創(chuàng)建獨立且專屬的設備模型。

  振動數(shù)據(jù)“快照”通過AI-Pipe的逐級解析和計算,形成目標設備異常程度及可能原因的診斷通知,預測性維護建議成為運維工程師最得力的工作助手。

  利用圖爾克的軟硬件解決方案實施整個控制和狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。利用單個聯(lián)絡點,工廠計劃人員不僅能節(jié)省時間,還能獲得協(xié)調(diào)的組件。而假如想要集成其他制造商的服務或發(fā)送數(shù)據(jù)到自己的云端呢?別擔心,開放式接口可保證穩(wěn)定的高系統(tǒng)靈活性。

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