[00741656]机械设备现场动态分析与变工况监测诊断技术
交易价格:
面议
所属行业:
机械
类型:
非专利
交易方式:
资料待完善
联系人:
所在地:
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
机械设备现场动态与变工况监测诊断技术是针对中国国民经济工矿企业的机械设备在运行过程中的瞬变非平稳动态与监测诊断的迫切要求而研究开发的系列实用技术。克服了传统的仅适合于分析均匀和平稳动态信号而对瞬变非平稳动态信号缺乏有效分析手段的不足,提供了一种集在线和离线动态分析与监测诊断于一体,分析功能强、操作简单、可靠性高、便携式现场使用的技术和装置。要技术指标为:①具有处理平稳及瞬变非平稳动态信号的方法和软件,包括以MaIIat快速算法为核心的小波变换、小波包分解和重构、短量傅氏变换、Wigmer时频分析、主分量自回归小波包自回归谱、小波包模糊聚类网络分类等,以及时域波形、自相关、分布密度、统计特征、幅值谱、功率谱、对数功率谱、倒频谱、细化自回归谱、主分量自回归谱、选频带细化分析(频谱、倒频谱、包络谱)、模糊自动诊断、现场振型圆动平衡等。②具有现场进行参数设置、数据采集、数据管理、趋势图、报表和图形显示打印和精密诊断功能。③可作离线和准在线动分析和监测诊断用。④小波包自回归谱、小波包模糊聚类网络分类分析方法经国际联机查询(1970年-1995年)和国内光盘检索(1985年-1995年)均未查出同类有关文献。新一代便携式现场机械监测诊断仪:该仪器元器件和整机可靠性高,屏蔽抗干扰性能好。两种加速度(电荷)和八路涡流(电压)接口,配有两只加速度传感器。A/D转换板、电荷放大器、信号预处理器(隔直流、滤波、放大)集中的铁壳机箱内,与主机(586/486笔记计算机);连成一体。采用程序控制,结构紧凑、轻巧、便携性好、可靠性高。仪器配有较丰富的动态分析和监测诊断软件,人机界面采用下拉式和弹出式窗口结构,中方提示,功能键选取操作方式,使用简捷。推广应用情况:该成果已在电力、冶金、石化、矿山、机械等工矿企业中已取得实效,为汽轮发电机组、矿山电铲、轧钢机、压缩机、中继水泵、齿轮箱等设备监测诊断出多起异常和故障,分别在兰州西固热电厂、陕西澄城电厂、陕西钢厂、攀钢矿山公司、西安东方机械厂等单位取得了社会效益和经济效益。对大型矿山电铲、轧钢机、制氧机、压缩机和汽轮发电机组等设备,捕捉到多起机械故障瞬变信息,给出了满意的诊断结论。准确地查找出汽轮轴瓦构动和力紧力不足等方面的故障;识别出制氧机齿轮箱轴互损坏故障;精确测试出矿山电铲的非稳定转速;从齿轮箱强振信号中成功地分离出微弱的滚动轴承缺隐信号,实现了潜在机械故障的甲期诊断;对大型压缩机组运行状况作出了合理的智能分类。研究成果及仪器可广泛应用于电力、石化、冶金、矿山、机械等行业量大面广的机械设备,在设备动态分析、工况监测和故障诊断以及指导预知维修、加强设备现代化管理、提高设备运行效率等方面取得明显经济效益和社会效益,已取得经济效益130.56万元。
机械设备现场动态与变工况监测诊断技术是针对中国国民经济工矿企业的机械设备在运行过程中的瞬变非平稳动态与监测诊断的迫切要求而研究开发的系列实用技术。克服了传统的仅适合于分析均匀和平稳动态信号而对瞬变非平稳动态信号缺乏有效分析手段的不足,提供了一种集在线和离线动态分析与监测诊断于一体,分析功能强、操作简单、可靠性高、便携式现场使用的技术和装置。要技术指标为:①具有处理平稳及瞬变非平稳动态信号的方法和软件,包括以MaIIat快速算法为核心的小波变换、小波包分解和重构、短量傅氏变换、Wigmer时频分析、主分量自回归小波包自回归谱、小波包模糊聚类网络分类等,以及时域波形、自相关、分布密度、统计特征、幅值谱、功率谱、对数功率谱、倒频谱、细化自回归谱、主分量自回归谱、选频带细化分析(频谱、倒频谱、包络谱)、模糊自动诊断、现场振型圆动平衡等。②具有现场进行参数设置、数据采集、数据管理、趋势图、报表和图形显示打印和精密诊断功能。③可作离线和准在线动分析和监测诊断用。④小波包自回归谱、小波包模糊聚类网络分类分析方法经国际联机查询(1970年-1995年)和国内光盘检索(1985年-1995年)均未查出同类有关文献。新一代便携式现场机械监测诊断仪:该仪器元器件和整机可靠性高,屏蔽抗干扰性能好。两种加速度(电荷)和八路涡流(电压)接口,配有两只加速度传感器。A/D转换板、电荷放大器、信号预处理器(隔直流、滤波、放大)集中的铁壳机箱内,与主机(586/486笔记计算机);连成一体。采用程序控制,结构紧凑、轻巧、便携性好、可靠性高。仪器配有较丰富的动态分析和监测诊断软件,人机界面采用下拉式和弹出式窗口结构,中方提示,功能键选取操作方式,使用简捷。推广应用情况:该成果已在电力、冶金、石化、矿山、机械等工矿企业中已取得实效,为汽轮发电机组、矿山电铲、轧钢机、压缩机、中继水泵、齿轮箱等设备监测诊断出多起异常和故障,分别在兰州西固热电厂、陕西澄城电厂、陕西钢厂、攀钢矿山公司、西安东方机械厂等单位取得了社会效益和经济效益。对大型矿山电铲、轧钢机、制氧机、压缩机和汽轮发电机组等设备,捕捉到多起机械故障瞬变信息,给出了满意的诊断结论。准确地查找出汽轮轴瓦构动和力紧力不足等方面的故障;识别出制氧机齿轮箱轴互损坏故障;精确测试出矿山电铲的非稳定转速;从齿轮箱强振信号中成功地分离出微弱的滚动轴承缺隐信号,实现了潜在机械故障的甲期诊断;对大型压缩机组运行状况作出了合理的智能分类。研究成果及仪器可广泛应用于电力、石化、冶金、矿山、机械等行业量大面广的机械设备,在设备动态分析、工况监测和故障诊断以及指导预知维修、加强设备现代化管理、提高设备运行效率等方面取得明显经济效益和社会效益,已取得经济效益130.56万元。