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        歐美大地儀器設備中國有限公司

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        石油及天然氣2019-08-02

        機器健康監測的良好振動

        通過智能振動監測和預測分析最大限度地延長正常運行時間


        應用研究 - 了解關鍵組件性能
        使用實時監控來了解在線機器振動可使機器保持運行; 允許預測而不是被動維護,以及歷史趨勢分析和機器與操作環境之間的比較。


        挑戰
        基于振動的機器健康監測傳統上需要訪問昂貴的傳感硬件和軟件,迫使關鍵資產的所有者和操作者在權衡健康監測系統的益處時做出艱難的ROI選擇。

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        實時警報和歷史分析 - 使用SensorCloud和MathEngine分析工具,通過設備生命周期提供機器和操作環境之間的特征度量標準。


        振動監測的好處

        • 減少關鍵資產的意外停機時間

        • 通過在問題升級之前解決問題來防止對設備的昂貴損壞

        • 以最小的前期費用實現快速投資回報

        • 在診斷異常機器行為時,與隊友和振動專家協作


        特征

        • 獨特的可視化工具可擴展至TB級數據集

        • 強大的MathEngine分析環境,可以完全訪問Python,Scipy和Numpy

        • 條件超出的實時短信和電子郵件警報

        • 具有可嵌入小部件,全白標簽選項和集成服務的自定義可構建儀表板


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        機器健康監測 - 測量工廠設備的使用中振動,可在高價值生產過程中進行預測性維護。


        解決方案
        云計算和大數據工具大大降低了處理許多工業振動應用中常見的大量傳感器數據的相關成本。SensorCloud的工業客戶正在利用這些新功能部署基于狀態的監控和預測系統,而成本和安裝時間只是傳統系統的一小部分。

        連接:傳感器數據可以發布到SensorCloud平臺,時間戳分辨率為1納秒,適用于從有線和無線加速度計獲取高速振動波形。相同的API也可用于發布和同步溫度,壓力,扭矩和轉速。

        監控:設備所有者和操作員可以配置定制的SMS和電子郵件警報,以通知人員超出操作限制的機器狀況,或者可能需要調查和預防措施。

        分析:靈活的MathEngine?分析環境允許客戶部署特定于設備的健康監測算法,以提取關鍵振動指標(RMS和峰值速度,RMS和峰值加速度,波峰因數)并生成趨勢報告。


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