目前旋转类设备的健康分析主要有电流频谱分析、振动频谱分析点检仪人工检测分析等方式,但是以上三种设备健康分析方式比较单一,无法全面评估设备健康状况。康派智能推出的设备全生命周期管理系统结合了电流频谱分析、振动频谱分析以及点检仪人工检测分析等多种方式,进行多维度融合分析设备运行情况。
1、电流频谱分析
以电流频谱分析为基础的设备全生命周期管理系统,是本身含有电流分析故障特征库,通过加装电流采集传感器,把采集过来的数据与电机故障特征比对,从而分析故障类型和严重程度。每个电机的类型和安装方式不同,在进行故障判断前,需要先进行电机安全运行工况的学习和优化,以保障故障判断的额准确性。
2、振动频谱分析
以振动频谱分析为基础的设备全生命周期管理系统,最基础的使用是通过设置正常运行的限值,超过限值系统自动判断和发送告警值。振动频谱分析依托振动频谱故障库,通过振动数据的采集和分析,分析软件调取电机故障特征对比,以告警或报告的方式发送给运维人员,根据分析的故障类型和严重程度,安排停机检查或持续重点关注。每个企业的故障类型模型有标准的,也有根据实际情况自我学习的,目的就是保障故障分析的准确性。
3、点检仪人工检测分析
人工的定点定时巡检是比较传统的设备健康管理方式,通过振动分析师带着点检设备,一台一台的检测,特别是关联生产,容易出事故的电机,需要增加巡检次数。
人工巡检需要企业配备足够多的巡视人员,对巡检人员的经验要求也比较高。特别是巡检人员少、厂区大、楼层高、设备多、危险度高的场合,该分析方法效率比较低,对企业的发展是个很大的障碍。点检仪或听诊棒是常用的工具,不能对设备的运行数据进行统计和记录,不利于设备的数字化管理。
4、设备全生命周期管理系统的特点
设备全生命周期管理系统是一款针对旋转机械推出的工业级设备在线监测与故障分析系统,通过KPMG60智能传感器和配套路由器实现工业设备运行状态的数字化精确采集和安全传输。通过Wifi无线或有线传输方案,采集大型振动设备运行时的振动和温度数据,结合设备运行电力数据,通过设备运行知识图谱进行AI智能分析,精准捕捉设备异常状态,及时判定故障原因及部位,辅助进行维修决策,从而提高设备的可靠性和寿命,降低维护成本,提高生产系统的稳定性。
5、应用场景
大型工业场景的下的低压电机和机泵群在线监测,目前主要针对100kW以上的常用电机以及大型特种电机及大型旋转设备的生命周期管理。比如:鼓风机、离心风机、真空泵、球磨机、轧机等。向电厂、石化、钢铁、有色、煤炭等领域延伸。
6、应用价值
(1)提高设备使用效率
保障大型关键机组“安、稳、长、满、优”运行,规避安全隐患,减少事故损失,提高设备使用效率,以小投资换取大效益。
(2)延长设备使用寿命
实现维修模式从计划维修转向预知性维修,帮助企业科学合理安排维修计划,降低维修成本,有效延长设备的使用寿命。
(3)降低设备运维成本
将仪表、智能传感器的数据集成到一个平台,通过大数据平台实现数据分析,预测维护,巡检优化,通过构建设备故障预测诊断模型,预测设备故障并进行综合评价,及早预防,提高设备的可靠性,降低设备的运维成本。
(4)提升精细化管理水平
将先进的智能技术、监测方法和手段运用于企业设备巡检运维中,告别突发性疲于奔命式的加班抢修,降低企业员工的劳动强度,变人工主观判断为智能分析判断预警,提升准确性和工作效率,提高企业智能化、信息化管理水平。
设备全生命周期管理系统凭借其智能化采集与传输技术,实现了设备运行数据的实时、精确获取,为后续的深度分析提供了坚实的数据基础。通过内置的AI智能分析引擎,系统能够基于大数据与AI算法,对设备状态进行精准预测与故障定位,从而极大地提升了故障判定的准确率与响应速度。