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        1. 納加霍里科技(上海)有限公司
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          Mircostone 微石 異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查

          參   考   價: 2000

          訂  貨  量: ≥1 件

          具體成交價以合同協(xié)議為準

          產(chǎn)品型號MVP-AiFiS

          品       牌MICROSTONE/微石

          廠商性質(zhì)經(jīng)銷商

          所  在  地上海市

          更新時間:2024-08-13 16:40:21瀏覽次數(shù):142次

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          產(chǎn)地類別 進口 應(yīng)用領(lǐng)域 綜合
          品牌 Mircostone 型號 ?MVP-AiFiS
          Mircostone 微石 異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查 MVP-AiFiS
          “異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查"是一種可適用于各種生產(chǎn)設(shè)備的設(shè)備征兆管理系統(tǒng)。迅速察覺生產(chǎn)設(shè)備的“異于往常"。對電機、水泵、工業(yè)機器人進行可視化管理和報告制作。因為可以預(yù)測生產(chǎn)設(shè)備的故障時期,對維護的計劃也有幫助。對計劃外的維護應(yīng)對、管理報告的制作有困難的人請考慮一下。

          我司合作品牌:

          Microsq工業(yè)顯微鏡,Microstone微石震動檢測,MTL工業(yè)編碼器,LeimacLED光源檢測,Revox萊寶光源,Bldynamics氣泡污水催化,Dmt-msa著磁裝置,Tokyo-seiden東京精電分流變壓器,F(xiàn)intech-heater加熱器,Naganokeiki長野高精度微差圧計,Sonotec松泰克超聲波切割,Yamato鍋爐加熱棒,F(xiàn)reebear福利百亞萬向球,Yodono重型腳輪,E-bls粉末搬運,Just-web加熱裝置,Kawahara液壓平臺,Nagoyabearings名古屋軸承,Imao今尾工裝快捷夾具,Akamatsudenki赤松電機,Tsklmb竹內(nèi)精工,Maedakoki前田工機流量計,Chubuseiki中部精機地震監(jiān)測,Pmt-pioneer氣動卡盤,Nextcorp斷電漏電檢測,Pattol工業(yè)用油水分離裝置,Toray東麗氧氣分析儀,Thomas托馬斯科學。


          Mircostone 微石  異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查 MVP-AiFiS

          Mircostone 微石  異常振動監(jiān)控系統(tǒng)巡查 MVP-AiFiS


                 在工廠為了讓機器運轉(zhuǎn),使用了很多電機泵。為了實現(xiàn)工程自動化,越來越多的生產(chǎn)現(xiàn)場導入了工業(yè)用機器人。無論是發(fā)動機、水泵還是工業(yè)用機器人生產(chǎn)設(shè)備,在維修時都需要更換消耗品。為了讓工廠持續(xù)運轉(zhuǎn),必須避免生產(chǎn)設(shè)備的突發(fā)性故障。但是因為需要花費維修人員的工時和零件費用,所以并不是在短時間內(nèi)不斷更換就可以了。在“異常振動監(jiān)測系統(tǒng)"中,隨著故障時間的臨近,會自動監(jiān)測并通知越來越大的振動。通過知道故障發(fā)生的時間,保全負責人就能有計劃地實施維護。

          功能

          • 測量

          • 觸發(fā)測量

            通過向傳感器輸入信號,自動進行測量。這是用于工業(yè)機器人等反復(fù)進行加速度變化運動的設(shè)備的預(yù)兆保全的測量方法。(8頻道小型無線運動記錄器MVP-RF8-JC附屬軟件實施。)

          • 分析

          • 循環(huán)探索·工序分割

            通過工業(yè)機器人的測量,從測量數(shù)據(jù)中自動提取周期。循環(huán)內(nèi)的工序也會自動分割??梢宰詣拥剡M行數(shù)據(jù)分析中很麻煩的數(shù)據(jù)加工工作。

            通過測量樣本用數(shù)據(jù)并區(qū)間,可以自動進行數(shù)據(jù)加工。可以給數(shù)據(jù)命名并管理。


          學習

            學習自動分割的數(shù)據(jù)的傾向。故障一接近振動數(shù)據(jù)就會發(fā)生變化。將測量的數(shù)據(jù)和到目前為止的趨勢進行比較,算出異常程度。

            觀察每個數(shù)據(jù)的特征量變化情況,設(shè)定正常狀態(tài)下的學習范圍。(下圖的綠色部分)從12種特征量的相互關(guān)系中學習正常狀態(tài)的模型。


          • 測量結(jié)果的通知

          • 異常度和振動特征量的變化

            用趨勢圖表示計算出的異常度和振動特征量的轉(zhuǎn)變。根據(jù)這些數(shù)據(jù),可以預(yù)測生產(chǎn)設(shè)備的故障時間,實現(xiàn)計劃性的維護。





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