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电机在工业行业应用非常广，各行各业都用到了，镇江泵机监控在线，特别是工业领域，是不可或缺的生产设备，随着工业行业的设备日趋大型化、连续化、高速化和自动化，功能越来越多、结构越来越复杂，镇江泵机监控在线，其维修难度越来越大。长期以来，针对电机的各种运行故障，主要采取成熟可靠的继电包含措施，如过压保护、过流保护、欠电压保护、差动保护、逆电流保护、接地保护等等。这些保护措施只是在事故发生后采取的动作，镇江泵机监控在线，并不能预防事故的发生，当这些保护措施动作后，仍然可能导致经济损失。高采集率数据实时高频采集，数据传输间隔支持智能自适应调整，具有远程自动升级功能。镇江泵机监控在线
主要监控潜水泵定子绕组温度和水泵密封腔泄漏，适用于“提升泵”，“回流泵”，“搅拌器”，“推进器”，“排污泵”，的保护与控制。监测电机过热和密封泄漏，从而大幅度地减少代价昂贵的被迫中断的可能性。如果电机的温度达到一个预设的温度或有水进入了密封腔，传感器可以通过设置报警，或关闭水泵运行，通知维修人员，可预防性维护，也可以设置为禁用设备和声音上对温度或水入侵警报。泄漏保护：在潜水保护器油室内置入水份检测电极，在油室中如果出现有水份超限时电极出现信号跳变，保护器能检测到此信号的变化，而以故障指示或禁用设备。无锡泵机监控检测仪器及时发现汽蚀、不对中等低效工况，提高泵机运转效率；通过精细的启停机分析，实时掌握设备运行动态。
信号处理及算法模块的每个磁通量传感器一个轴上的特征值计算如下；vp＝max(x1，x2，...xn)vp-p＝max(x1，x2，...xn)-max(x1，x2，...xn)其中，x为传感器的磁通量值，n为采样点数，rms为有效值；vp为峰值，vp-p为峰峰值，r为电机当前转速。计算磁通量数据的偏差值包括从横向对比同一工况下，被测电机在不同时间点的各磁通量特征值的偏差，具体计算如下：有效值偏差计算如下：其中，为磁通量有效值在同一种工况下的偏差，rmst1和rmst2为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量有效值，n为有效值比对的次数；峰值偏差计算如下：其中为磁通量峰值在同一种工况下的偏差，和为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量峰值，n为峰值比对的次数峰峰值偏差计算如下：其中，为磁通量峰峰值在同一种工况下的偏差，和为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量峰峰值，n为峰峰值比对的次数。计算磁通量数据的偏差值包括从横向对比同一时刻，各磁通量特征值的偏差
全世界的64％的电力由电机消耗，而由电机所产生的电力则更高，因此，工业生产和日常生活中都离不开电机，电机的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用。全世界的电机数量每年以％的数量在增长，这么多的电机，安装在人类活动的各个方面，绝大部分电机是没有监控的，因此，电机一旦出现宕机，将对生产和生活造成很大的影响，而电机宕机有约80％是轴承故障造成的，所以，急需要一种针对于电机轴承监测的装置。应用云平台通过移动终端，将电机监测装置和检测电机绑定，因此，使得上传数据具有身份信息，方便识别和处理。当通讯模块在与应用云平台断网的情况下，通讯模块与移动客户端直接建立传输关系，通过wifi或蓝牙将数据传输至移动客户端。所述电池为采集模块、**处理模块和通讯模块提供电能。二者协同保证信息同步，有效减少沟通成本。
◆方案概述：本方案的系统配置主要针对卧（立）式单螺杆泵、卧式双（三）螺杆泵、转子泵及离心泵的出厂试验、型式试验、汽蚀试验，采用闭环式结构的标准试验装置。◆应用场合：潜水泵、深井泵、离心泵、管道泵、自吸泵、化工泵、螺杆泵、家用增压泵、排污泵、汽车喷油泵、汽车洗涤器、汽车用冷却水泵、机动喷雾机、鱼缸泵、高压清洗机、洗衣机（洗碗机）、等水泵电机。二、系统功能：1、系统能对各种水泵进行性能试验和汽蚀试验。2、系统能实时显示水泵的流量、入口压力、出口压力、轴的转矩、转速、轴功率、效率、扬程及水温。3、系统能自动判别并显示正负扭矩。4、系统能自动对转矩转速传感器进行温度修正。5、系统能对流量、进口压力、转矩、转速分别进行上、下限报警，报警值可任意设定。6、系统可以对测试数据自动进行存储。7、系统能实时显示采集数据和曲线。8、系统可任意设置曲线坐标值以满足各种水泵试验的需求。9、在试验过程中，如取到了坏点，允许删除和插入重做。10、系统对于各种参数的设置具有记忆功能，只需输入一次即可。11、系统具有历史数据回放功能，并且允许编辑、修改。为发现违规停机、怠工停机等现象提供依据，提高泵机生产效率，增加生产产出和企业利润。镇江泵机监控在线
泵机：泵机上我们提供的人工智能故障分析算法可以准确分析出当前异常是由哪一类故障所引起的。镇江泵机监控在线
泵机运转异常检测：
在启停机分析算法判定泵机处在运行状态后，云端平台会启动异常检测算法，再将结果发送到APP进行展示，如有异常还会进行报警推送。
异常检测算法采用卷积神经网络算法加长短时记忆神经网络算法联立建模的方式来运作。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习，有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。卷积神经网络在这里的主要作用是进行振动信号的特征提取，仿照人眼的观察方式尽可能地发现正常与异常之间的细微差别并进行锁定，抛除区分不明显的信息 镇江泵机监控在线
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