使用 MEMS 传感器进行振动监测

2512791 2022-11-24 | pdf | 296.61KB | 次下载 | 免费

资料介绍

振动监测 (VM) 已经存在很长时间，并已用于监测机器、设备或结构的健康状况。实时监控和分析机器运行期间通过专用传感器收集的振动数据。振动监测 (VM) 已经存在很长时间，并已用于监测机器、设备或结构的健康状况。实时监控和分析机器运行期间通过专用传感器收集的振动数据。振动监测的主要目标是降低致命损坏和潜在停线情况的风险，从而最终控制和降低运营成本。振动监测的主要目标是降低致命损坏和潜在停线情况的风险，从而最终控制和降低运营成本。来自来自振动传感器振动传感器的振动数据可用作独立输入或根据操作要求与其他传感器数据结合使用。例如，在工厂自动化应用中，振动数据可以与：的振动数据可用作独立输入或根据操作要求与其他传感器数据结合使用。例如，在工厂自动化应用中，振动数据可以与：温度温度抽烟抽烟湿度湿度压力压力声音声音这种组合产生了一个完整的系统，将提供更强大和可靠的解决方案。这种组合产生了一个完整的系统，将提供更强大和可靠的解决方案。在结构监测等其他一些用例中，振动数据可以与通过测斜仪收集的倾斜位置数据相结合，以确定结构的健康状况。在结构监测等其他一些用例中，振动数据可以与通过测斜仪收集的倾斜位置数据相结合，以确定结构的健康状况。收集的数据被输入专用算法，包括新兴的人工智能 (AI) 算法，以开发一个可以预测未来潜在故障的模型。然后可以使用模型预测信息来构建知识，以决定是否需要立即采取任何行动来避免生产力损失。收集的数据被输入专用算法，包括新兴的人工智能 (AI) 算法，以开发一个可以预测未来潜在故障的模型。然后可以使用模型预测信息来构建知识，以决定是否需要立即采取任何行动来避免生产力损失。工厂自动化的一个新趋势是人工智能算法的出现，这些算法可以根据传感器数据进行训练，以预测应该执行哪些任务。这减轻了以前不得不做出极其困难和耗时的决定的个体操作员的负担。一个自主自动化的工厂消除了个体操作员的责任，并自动对任何变化的操作条件做出反应。