北京天卓物联科技有限公司

 
 机械装备健康监测系统：
 机电设备作为企业生产运营不可或缺的一部分，它们的健康状态将对企业的经济效益产生巨大的影响。
 因此，设备维护管理成为了现代企业管理的重中之重。为解决传统设备维护管理方式不能及时识别故障类型及准确的预测设备的剩余寿命等问题，以预测性维护为代表的设备健康管理技术正成为当前应用热点。预测性维护是基于传感器信息来判定设备运行状态并提供故障诊断分析以达到优化维护的目的。
 

 为什么要监测机械装备的健康状态？
 产线设备的日常维护是一项重大开支，计划外停机会给生产商造成大量损失。其中，资产故障导致了40%以上 的计划外停机。
 

 机械装备常遇到的问题：
 

 轴承故障、联轴器故障、轴裂 、轴径向跳动、故障、松动磨损、转子不平衡等等。
 

   卓物联 TZ-MVS系列智能无线振动监测传感器使用简单方便，无线信号传输方式消除了长电缆传输带来的噪声干扰，而且节约了布设有线数据采集设备而消耗的人力和物力，整个测量系统具有测量精度和抗干扰能力。无线传感器结构紧凑，体积小巧，由电源模块、采集处理和计算模块及无线通讯模块组成，内置加速度和温度传感器，封装在坚固防水外壳内。广泛应用于测试测量和工业现场数据采集分析。
 

   无线设备健康监测系统由无线传感器，由传感器单元、温度感知单元，处理器、存储单元和通讯单元组成，数据通过通讯单元传递给后台（Lora通讯方式），数据计算归总后传递给云端或本地数据库。
 

     主要应用和领域：电力、石化、冶金、装备、水泥、矿山、煤炭、水务、港口、轨道交通等等

 

 

 TZ-MVS系列具有：WIFI版、LORA版 、NB-IOT版本
 振动数据采集及分析单元，将振动传感器和数据采集结合为一体，水泥/煤炭/矿山/冶金/石化行业机械装备健康监测，将数据上传至TZ-MVS-C云端服务器进行智能化分析，通过PC端软件或手机端APP实时查看分析数据。
 

 

 基于NB-IoT通讯方式的传感器无须站点，直接通过移动数据网络将采集的数据上传给云端服务器，是一种更加灵活的部署方式，但其受限于移动网络的信号强弱，网络信号不好的地方无法使用。
 
  用户可以通过接口设置传感器的数据采样速度、采样时间间隔、所安装设备信息等。
 安装上电即可定时采集振动和温度数据，并上传至云端数据库，用户通过PC端或者手机APP（云端方案）获得该设备的即时运行情况，水泥/煤炭/矿山/冶金/石化行业机械装备健康监测，并可长期跟踪历史信息。
 当设备出现故障时，云端智能分析模块基于上传数据给出故障诊断结果和维护方案。
 

 

 
 
 

 

 

 

 

 

 

 无线传感器的优点：
 

 X、Y、Z三个方向的振动测量 外加温度监测
 

 LORA、NB-IOT、WiFi 连接方式
 

 单个三轴传感器测量，多个传感器组网；
 

 数据自动上传云端 电脑和手机方便快捷连接；
 

 充电电池可更换式设计，北京天卓物联科技有限公司,水泥/煤炭/矿山/冶金/石化行业机械装备健康监测,天卓物联科技,节约成本使用和安装方便，只需要在现场设备上面黏贴一个安装座，即可使用螺丝紧固安装在设备外壳上，无需对设备进行破坏性处理；
 

 因为数据通讯范围较广，可以选择有合适供电的位置安放，无需单独拉线供电；
 

 该传感器成本只有传统振动信号采集监测的十分之一至五分之一，可以降低设备采购和维护费用；低功耗设计。
 

 

 定制款已通过防爆认证 可在危险区域使用。
 

 


 振动信号分析技术是预测性维护实践工作中应用广泛，也是行之有效的方法。
 对旋转设备的振动信号测试和分析，可获得机体、转子或其他零件的振动值、频率和相位3个要素，经过对信号的分析处理与识别，可了解到机器的振动特点、结构强弱、故障部位和故障原因，为诊断决策提供依据。
 

 因此，利用振动信号诊断的技术应用普遍。一方面，振动是回转机械运行中的主要问题体现，另一方面振动信号也包含了丰富的机械运行状态信息，且信号易于拾取，便于在不影响机器运行的情况下，进行监测和诊断。
 

 ·  降低设备故障发生概率
 ·  提前发现设备故障隐患
 ·  防止非计划性停机
 ·  提高设备维护水平
 ·  延长设备使用寿命
 ·  提效增产，并减少安全隐患
 

 

 云端数据展示界面直观易用，在跟踪参数变化的同时，可以下载原始信号数据做进一步的故障分析，灵活度很高；
 

 云端智能模块可针对特定设备类型不断进化，逐步微调提高模型分析能力。
 
 

 机电设备作为企业生产运营不可或缺的一部分，它们的健康状态将对企业的经济效益产生巨大的影响。因此，设备维护管理成为了现代企业管理的重中之重。为解决传统设备维护管理方式不能及时识别故障类型及准确的预测设备的剩余寿命等问题，以预测性维护
 （Predictive Maintenance）为代表的设备健康管理技术正成为当前应用热点。预测性维护是基于传感器信息来判定设备运行状态并提供故障诊断分析以达到优化维护的目的，这是一个正在快速增长的市场，至2023年全球市场规模为15bln
 USD，5年的平均复合增长为39%。
 

 

 机械装备监测系统主要应用和领域：
 电力、石化、冶金、装备、水泥、矿山、煤炭、水务、港口、轨道交通等等 。生产用机电设备是工厂重大资 生产用机电设备是工厂重大资 产,而电机 是传动的心脏，其维运效果和效率 直接影响 工厂成本。
 

 公司拥有整套的设备健康管理智能运维解决方案
 

 可以实现企业感知设备运行状态 规避安全隐患 、减少非计划停机、延长设备寿命、降低运维成本、提高综合效率、提高投资回报、实现智慧化转型升级。
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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