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中國企業培訓講師
設備狀態監控與故障診斷
 
講師:胡峰(feng) 瀏覽次數:2550

課程(cheng)描述INTRODUCTION

· 設備主管· 技術主管· 高層管理者· 中層領導

培訓講師:胡峰(feng)    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程(cheng)安排SCHEDULE

課程大綱(gang)Syllabus

設備狀態監控(kong)與故障(zhang)診斷培訓(xun)

課程背景
在智能制造以及中國(guo)制造2025的(de)(de)(de)(de)大背景(jing)下,越來越多(duo)的(de)(de)(de)(de)的(de)(de)(de)(de)企業用戶開(kai)(kai)始運(yun)用信(xin)息(xi)化(hua)的(de)(de)(de)(de)手段整(zheng)合底層數(shu)(shu)據和(he)管理軟件,開(kai)(kai)展設備(bei)狀(zhuang)態(tai)數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)收集建模以達到(dao)智能化(hua)和(he)柔性化(hua)的(de)(de)(de)(de)要(yao)求(qiu)。設備(bei)制造商們(men)也都在探索自己產品在基(ji)于數(shu)(shu)據方面的(de)(de)(de)(de)服(fu)務形(xing)態(tai),如機床遠(yuan)程狀(zhuang)態(tai)監控(kong)和(he)維(wei)護服(fu)務,礦山風(feng)電設備(bei)遠(yuan)程監控(kong)等(deng)在TPM思想中早(zao)期的(de)(de)(de)(de)預防性維(wei)護更(geng)(geng)多(duo)是(shi)基(ji)于時間(jian)周期展開(kai)(kai),不(bu)可避免(mian)的(de)(de)(de)(de)會(hui)有某種程度的(de)(de)(de)(de)過(guo)度維(wei)修而(er)造成潛在成本浪費(fei),而(er)基(ji)于實際狀(zhuang)態(tai)的(de)(de)(de)(de)預見性維(wei)護和(he)基(ji)于條件的(de)(de)(de)(de)維(wei)護在早(zao)期因為傳(chuan)感器等(deng)硬件無(wu)法(fa)達到(dao)要(yao)求(qiu)和(he)數(shu)(shu)據傳(chuan)輸(shu)等(deng)方面的(de)(de)(de)(de)技術(shu)限制而(er)無(wu)法(fa)實現,隨著工(gong)業技術(shu)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展,信(xin)息(xi)化(hua)領域、硬件技術(shu)的(de)(de)(de)(de)不(bu)斷(duan)進步(bu),這些基(ji)礎(chu)條件不(bu)再是(shi)瓶頸反(fan)而(er)提供了更(geng)(geng)大的(de)(de)(de)(de)想象空(kong)間(jian),相關的(de)(de)(de)(de)實施需求(qiu)提上(shang)了日程。

課程收益
了解監測設備的運行狀態的方法;
了解監控設備工況和監測儀器的選擇方法
掌握設備運行狀態評估的手段與工具;
學習設備故障分析的技術手段和分析方法;
了解設(she)備(bei)遠程監控技(ji)術知識;

培訓對象
設備(bei)負責人、設備(bei)工程師、精益負責人、運營負責人,公司技術(shu)高層管理者,相關設備(bei)集成商技術(shu)人員(yuan),智(zhi)能制造領域技術(shu)負責人等

課程大綱
一、傳統故障診斷的局限
1、傳統故障診斷方法與工具
2、傳統故障診斷的局限性
3、狀態監測與故障診斷技術對提高企業設備管理水平的作用和意義
討論:你(ni)身邊有(you)哪些(xie)設備可以進行監測和診斷(duan)(duan),用哪些(xie)手段診斷(duan)(duan),你(ni)了解這些(xie)設備嗎?

二、設備狀態特征提取
1、從張學友演唱會抓小偷的故事看故障診斷的智能化
-人臉識別與智能診斷的基本原理
-智能診斷的優勢與應用場景:實時、高效、遠程
案例1:你是聽聲辯器的武林高手嗎?
2、設備狀態的“臉譜”:狀態特征的含義與作用
-為什么要提取設備狀態特征
-設備狀態特征的分類
-特征值的含義和作用
-提取特征值要做哪些準備
-設備運行狀態的“臉譜”抓取:設備狀態信號采集
-信號采集的手段
-音頻和振動信號采集
-音頻和振動信號的采樣頻率和頻譜
-振動信號的頻譜分析
-特征提取案例
-振動和電壓等特征提取軟件介紹(自研版權)
案例2:利用軟件提取軸承振動信號的設備狀態特征
-音頻和振動信號分析
-小波包和小波包特征
-小波包和頻譜分析軟件介紹(自研版權)
案例3:高壓泵聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取
案例4:汽車發動機聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取?
-利用控制圖進行設備運行趨勢的判斷
-控制圖的概念
-設備運行趨勢的控制圖判別法則
-利用軟件(自研版權)繪制控制圖
案例5:利用控制圖判別鼓風機運行趨勢
案例6:利用控制圖判別制動器制動性能趨勢
案例7:利用控制圖發現軸承早期故障
案例8:利用控制圖判別高壓泵運行趨勢
-故障診斷的基石——特征優化技術
-為什么要進行特征優化?
-特征優化方法-Relief算法簡介
-使用特征優化軟件(自研版權)進行特征優化?
案例9:鼓風機故障特征的優化
案例10:軸承故障特征的優化
案例11:高壓油泵特征的優化
案例12:汽車發動機特征的優化
案例12:汽車發動機特征的優化
-基于人工智能的故障診斷技術
-利用神經網絡進行設備故障智能診斷
-利用鄰近算法進行設備故障智能診斷
-利用支持向量機進行設備故障智能診斷
-利用故障智能診斷軟件(自研版權)實現故障診斷
案例13:鼓風機故障智能診斷
案例14:軸承故障智能診斷
案例15:高壓油泵故障智能診斷
案例16:汽車發動機故障智能診斷
-設備維護利器——故障樹介紹
-故障樹基本原理
-故障樹分析步驟
-故障樹軟件的基本操作
案例17:溢流閥故障樹分析
-故障樹的定性分析
-故障樹的定量(liang)分析

設備狀(zhuang)態監控與故障(zhang)診斷培訓


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