简介:摘要:风机广泛应用于冶金行业的通风、冷却和除尘等方面,传统的维护方式一般采用五感和简易仪器对各个零部件的运行状况进行检查,如壳体和膨胀节是否泄漏、润滑有否泄漏、轴承是否有异常振动、异音或异常温升。这种方式浪费人力资源,增加了企业的运营成本。而且,检测手段的落后,造成设备故障的判断严重依赖于设备维护人员对故障处理的经验积累,对设备维护人员的专业素质要求较高,同时也难以准确预测设备故障的发生。采用先进的方式方法,及时地对关键零部件的运行状态进行在线监测和智能诊断,及早发现设备故障隐患并提前处理,是保证风机长期稳定运行和安全使用的有效手段,有利于降低风机故障率,减少设备维修时间,提高风机使用寿命。
简介:摘要: 烟草设备的智能监测与故障诊断方法是烟草工业中关键的研究领域之一。随着科技的不断进步,智能监测与故障诊断技术在烟草设备中的应用越来越受到关注。本文通过综述相关文献和研究成果,总结了烟草设备智能监测与故障诊断的研究现状和方法。首先,介绍了智能监测与故障诊断的概念和意义。然后,详细讨论了烟草设备智能监测的关键技术,包括传感器技术、数据采集与处理技术以及监测系统的建立与优化。接着,探讨了烟草设备故障诊断的方法与技术,包括基于模型的故障诊断、基于数据驱动的故障诊断以及基于机器学习的故障诊断等。最后,总结了当前研究的不足之处,并提出了未来研究的方向和展望。
简介:摘要:随着电力设备的广泛应用和电力系统的复杂性增加,确保电力设备的安全运行和故障预防变得尤为重要。电力设备状态监测与智能诊断技术作为一种有效的手段,可以实时监测电力设备的工作状态并提前发现潜在故障,从而减少停电时间和维修成本。本文针对电力设备状态监测与智能诊断技术进行了深入研究,重点探讨了其原理、方法和应用。