[VIP第1年] 指数:3
为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种电机监测系统，包括传感器单元，用于采集电机在运行和停机两个状态下的电机表面的磁通量，要求至少采集电机的一个测点的磁通量数据；数据采集单元，用于采集并且处理传感器单元的数据，以及计算出电机的特征值，建设泵机监控服务保障，所述数据采集单元包括数据采集模块、模拟低通滤波模块、模数转换模块、信号处理及算法模块、数据传输模块和功耗管理模块；在线监测单元，用于接收数据采集单元传输的特征值，计算磁通量数据的偏差值，以及当偏差值大于预设阈值时，发出警报信息,所述在线监测单元包括数据解析与处理模块、数据存储模块、报警处理模块和数据展示模块。传感器单元安装于被测电机的机壳表面。当传感器数量大于一个时，传感器的安装位置均匀分布在除底部之外的270°的范围之内并且每个传感器的方向一致。模数转换模块进行同步并行采集，计算如下：其中，tn为同步采集时间点，pulse_num为等时间采用点数，order_num为每转采样点数；其中为同步采集在tn时刻的幅值，建设泵机监控服务保障，m≥10，建设泵机监控服务保障，a为**接近等时间采样时刻n的时间差。xn-k为等时间采样在。当前连续运行时间统计从时间层面杜绝设备疲劳隐患；建设泵机监控服务保障
一、 节点安装
以国家标准GBT 29531-2013 泵的振动测量与评价方法中的安装方法为基准对不同泵机进行个异性安装。该标准规定了在泵的非旋转部件表面进行的振动测量、测量仪器及泵的振动评价方法，适用于转速为600 r/min~12 000 r/min(小于600 r/min可参照便用)的各种形式泵，泵与电动机共轴(或泵轴与电机轴采用刚性联轴器连接)的泵机组。同时按规定不适用于潜液泵、往复式容积泵和内燃机驱动的泵机组。根据以上国家标准安装位置，产品可提供环轴向位移安装或结合具体泵机的特定固定方式安装。
智能泵机监控小卫士产品经过**机构EMC认证，在复杂工况环境也能稳定工作。
泵机常见故障1、泵机汽蚀汽蚀会降低泵的流量、压头和效率，严重时可能出现气缚现象，迫使泵停止工作。同时会高频冲击、高温腐蚀、机械剥蚀叶片和盖板，严重时甚至会将其蚀穿，严重降低2泵的使用寿命。2、轴承磨损轴承磨损后,轻者泵运行不正常,出水量不足。磨损严重时,水泵发生卡滞而发生异常响声，会使电机出现过热现象，长时间带病使用,还有可能导致绕组烧毁。3、叶轮磨损离心泵由于介质等的冲刷和腐蚀，泵叶轮会逐渐磨损、腐蚀。叶片表面常形成沟槽或条痕，或受汽蚀破坏，叶片出现蜂窝状的孔洞，甚至穿孔和裂缝，降低泵的使用寿命。4、轴不对中轴不对中，会引起设备振动加剧、噪声增大、联轴器偏转、轴承磨损及油膜失稳、轴挠曲变形等危害，同时会造成电机负载增大，长期下去，对泵及电机都会造成极大的损害。
共性传感器：我们对于泵机、风机等传转型设备的数据监控及可视化主要通过两种方式：自主研发的智能振动温度传感器及无线智能网关。振动温度传感器采集X,Y,Z三向原始加速度及传感器所处环境温度，并根据不同类型设备的监控需求将原始数据转换为不同类型的特征值进行呈现。传感器支持2G 或LoRa
通信方式。2G 版传感器支持单机使用，LoRa 版支持通过无线智能网关进行LoRa 组网，再通过4G/以太网/RS485 方式发送，无线智能网关支持外接1 路RS485 协议的其他类型传感器，如有必要也会进行相应的特征转化进行定制化可视化。 云端在接收到数据后会启动云端的高精确度异常检测算法对数据进行检测。
声频检测通过2种介质传递，一是固定直接传递，另一种是空气传递，而对于空气传递，声频传感器需要较好的接收口。采集声音的频率及相对响度(分贝)，根据所采集到的声音的频率及分贝作定性分析，判断轴承运转的情况以及作为对电机主动运维的根据。所述底座下表面上沿中轴线对称设置螺孔和安装有磁铁安装孔，所述磁铁安装孔内安装有磁铁，底座与环形外壳通过螺孔与配套螺钉固定。通过螺孔将底座与环形外壳固定。通过磁铁的对电机外壳(电机外壳基本都是铁质材料)的吸附，将电机监测装置置于电机外壳不同部位进行监测。振动传感器上设置有校准模块。由于电机安装的角度及水平度不同，电机监测装置适用对电机的不同部位进行监测，因此需要对振动传感器校准，确保所采集的振动数据标准统一(基于水平面测定重力加速度来监测振动的频率及振幅)。振动传感器采集电机轴承运行的数据，通过频率和振幅二个维度进行分析。温度传感器检测电机外壳表面的温度，通过对电机外壳表面的温度来对电机轴承的运行作为一个参数进行分析。依托于启停分析、异常检测、故障识别智能算法，结合业务**知识库，对工况及其维修做出综合评分。福建泵机监控治理
采用网关主动式管理方式，降低数据不兼容、丢包等网络不稳定问题。建设泵机监控服务保障
2) 如果初步结果显示异常，则传感器将根据异常可能性智能的加大数据采集频率和密度，并将有问题的数据持续发送至云端。
3) 云端在接收到数据后会启动云端的高精确度异常检测算法对数据进行检测，如判断无异常则将结果返还边缘端并对边缘端进行自动修正，如有问题则会***时间进行异常状态的报警提醒操作人员对相应设备进行检查及维护。
虽然以上过程看似繁琐，但我们独有的芯片运算加速技术和云端的高速性能可以实现秒级的结果反馈和报警反应。
相较于原始的固定阈值的异常判断，我们的人工智能算法可以实现海量数据的自动修正及重训练，由于内部原理十分复杂，在这里就不再详述。简而言之，类比来说可以理解为是对阈值进行合理的实时动态变化，保证早时间能适应各种生产环境的改变，保证很高的判断准确率。 建设泵机监控服务保障
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