EN3500齿轮/轴承在线振动监测故障诊断系统

      EN3500齿轮和轴承在线振动监测故障诊断系统是我公司基于齿轮和轴承的诊断技术,根据对齿轮和轴承的结构、原理、故障原因和特点研制的,主要适用于含有齿轮和轴承的机械设备的振动监测分析,如风机、轧钢机械、机床和轨道交通设备等。它通过实时监测齿轮和轴承等的振动以及转速和油温等参数,自动识别设备的运行状态,预测和诊断设备的故障。

      EN3500系统一般由数据采集、状态监测和分析诊断中心组成。数据采集系统主要完成每台设备的状态监测数据的采集,并将数据传输到状态监测和分析诊断中心。EN3500系统采用了大数据量高速采集、滤波、特定故障频率的有效识别方法、专家系统、Web发布等多项齿轮和轴承状态监测所需的关键技术,性价比高,可靠性好,使用方便。

 

主要技术参数

名称

内容

技术指标

就地数据采集系统

输入信号

8路加速度传感器信号输入:测量齿轮和轴承振动,频率范围:1Hz-10000Hz

1路转速信号输入:测量设备转速;

2路缓变量信号输入:提供油温或压力信号。

测量范围

转速:0-15000r/min;振动:±10g;

电流:4-20mA

测试误差

转速≤1r/min,振动≤0.01g,其它<0.1%

采样数据长度

16K

频率分析范围

0.01Hz-10000Hz

最高A/D采集速度

>60KHz/通道

通讯

以太网

工作温度

0~50℃

功耗

150W

状态监测和分析系统

监测显示方式

监视图、趋势曲线、棒图、数字、波形和特征参数、频谱和特征参数等,监测画面可组态

数据存储

可自动存储有关数据,形成历史数据库(分别设有时、天、周、月、年数据库)、变转速数据库、黑匣子数据库、特征数据库等,数据压缩方式符合振动数据的特殊需要,数据库刷新周期≤1s

通讯

支持RS485 (Modbus或其它规约)、OPC和以太网方式,可以与厂内DCS、MIS系统进行通讯,网络平均负荷率≤25%

信号分析

时域分析:波形及其特征参数

频域分析:频谱及其特征参数、细化谱、倒频谱、瀑布图、滤波分析、包络分析、共振解调分析

时频分析:小波变换;

趋势分析和相关趋势分析等

故障诊断

建立适用于齿轮和轴承故障诊断的开放的知识库,能够自动诊断轴承松动、齿轮磨损和断裂、轴承内外圈或滚珠损坏等故障



产品功能简介

1. 灵活的参数设置

    根据不同监测对象的实际需要,可以对保证系统正常工作的各种参数进行设置,主要包括采样参数和设备参数等。
    在采样参数设置(图1)中,根据分析频率的需要,可以设置采样频率、采样数据长度和滤波频率范围等。
    在设备参数设置(图2)中,可以设置齿轮和滚动轴承的型号和结构参数,便于确定故障的特征频率。

 

 

2. 直观形象的监测画面


    采用工业组态方式,能够在线编辑所要监测的数据(如通频幅值、特征频率幅值和特征参数等)以及表现形式(如结构示意图、棒图、表格、数字和曲线等),以便了解设备的状态,如图3所示。

 

 


3. 齐全的针对齿轮和轴承的信号分析功能

     根据齿轮和轴承故障监测和分析的需要,EN3500系统具有齐全的信号分析功能,包括时域分析(波形、趋势分析、特征值趋势分析)、频域分析(频谱、细化谱、瀑布图、包络分析、倒频谱)和时频分析(小波变换)等。对于各种图形,系统介绍了详细的使用方法和在故障诊断中的作用。
    振动监测通常采用振动幅值的方法,根据振幅是否超过某设定值确定机组的状态是否正常。但是,对于轴承和齿轮箱来说,结合波形的特征参数可能更有效。在波形图中,除了可以显示振动的峰峰值外,还可以显示振动的绝对均值、有效值、歪度、峭度和波峰因子等,作为诊断故障的重要依据。频谱图是诊断故障最重要的图形,设备发生故障后,通常表现为特定的频率。在频谱图中,可以得到对特定故障较敏感的特征参数以及轴频、齿轮和轴承的故障频率及其谐波,从而可以判断故障的部位和严重程度。通常情况下,没有故障的设备,频谱图(图4a)比较干净,只有主要的特征频率,而出现故障的设备,频谱图(图4b)比较杂乱,除了主要的特征频率外,还有较多的调制成分。



EN3500系统特色功能

 

   1、针对齿轮和轴承振动监测的需要进行专门设计,功能实用可靠,价格较低。

   2、采用流行的Windows操作系统,全中文菜单,使用鼠标操作,图形的放大/缩小和拉伸/压缩调整非常方便。

   3、大数据量高速连续采集,能够及时有效地捕捉到齿轮和轴承故障表现出的微弱的、断续出现的特定频率信息。

   4、专用的数据库和独创的数据压缩技术,适应巨大的振动数据量快速存储的要求。

   5、不仅根据振幅确定设备的状态,更多使用波形和频谱的特征参数以及对比分析来判断设备的故障严重程度。

   6、具有频谱、细化频谱、包络谱、倒频谱、小波变换、趋势分析和对比分析等多种有效的诊断轴承和齿轮故障的信号分析方法。

   7、建立了齿轮和轴承故障诊断知识库,并研制了相应的征兆自动获取程序,能够实现故障自动诊断。

   8、通讯功能强大,具有远程诊断分析和WEB服务功能,确保数据不丢失,保证有关人员随时随地了解设备的状态。