MFM600礦用電機(jī)智能運(yùn)維監(jiān)測(cè)系統(tǒng)概述

礦用電機(jī)因其機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣，在使用較長(zhǎng)時(shí)間后其內(nèi)部零件容易產(chǎn)生機(jī)械損傷，或者電氣元件損壞。使得電機(jī)工作性能大幅度降低，其機(jī)械故障類型一般可分為軸承故障，轉(zhuǎn)子故障等，構(gòu)成其旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的軸承組件，在軸承表面磨損等失效問(wèn)題下，容易導(dǎo)致電機(jī)產(chǎn)生巨大的振動(dòng)和噪聲，降低運(yùn)行效率，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)引起整個(gè)機(jī)組設(shè)備的破壞，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。礦用電機(jī)的故障診斷識(shí)別主要是對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的部件如軸承、定子、轉(zhuǎn)子的故障類別進(jìn)行特征挖掘分類和預(yù)測(cè)。

多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以采集電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)、噪聲、溫度、電流、電壓、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等信號(hào)。振動(dòng)信號(hào)分析及電流電壓信號(hào)分析是電機(jī)故障診斷診斷中應(yīng)用最為廣泛的研究方法，通過(guò)采集不同故障類型的電機(jī)信號(hào)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)手段對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類與預(yù)測(cè)，挖掘故障數(shù)據(jù)的潛在特征，對(duì)故障診斷效率和準(zhǔn)確率有著極大的提升。

MFM600礦用電機(jī)智能運(yùn)維監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以模擬重現(xiàn)礦用電機(jī)常見(jiàn)的故障信號(hào)，讓很難提取到早期的故障特征進(jìn)行重現(xiàn)，出現(xiàn)在隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和完善，研究人員將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于故障診斷，提高了診斷準(zhǔn)確性。