论文部分内容阅读
摘 要：在分析当前设备诊断技术的实际情况的基础上，分别论述了振动传感器的原理以及分类情况，并结合工程实例探讨了振动传感器在设备的智能诊断与维护方面的具体应用，希望对于全面提升设备诊断与维护的技术水平有所帮助。
关键词：振动传感器;设备诊断;设备维护;智能诊断
引言
在新时代的背景下，随着电气自动化的智能发展水平的快速提升，传统的设备诊断方式已经被时代所淘汰。在当前的云计算、大数据时代背景下，随着人工智能技术的快速发展，大数据技术和智能制造在各个领域中都得到了广泛的应用，能全面促进人们的工作以及生活效率。传感器技术在信息化时代背景下得到了长足的发展，将其应用于设备检测环节，能充分体现出巨大的优势，有效保障监测数据的分析及处理，对于提升智能设备的诊断水平具有重要意义。
1 振动传感器概述及分类
对于振动传感器的构成来说，这种单自由振荡系统则是涉及到阻尼器、弹簧、惯性质量块等，借助于质量块的惯性作用，能实现构建坐标系，从而实现相对大地或惯性空间的振动加速度。在此过程中，则是能接受相应所产生的机械量，并有效进行转化为对应比例的电量。应该明确一点，机械量先作为振动传感器的输入量，在这样的基础上，其并非是将原始要测的机械量转变为电量的情况，原始机械量在满足输入量的基础上，方可以通过机械接受进行处理，并合理化相应的转化处理。从这个角度来看，振动传感器主要涉及到机械接收部分和机电变换部分，直接关系到系统的有效性能。在具体的分类过程中，结合机械接收原理的工作，主要就是涉及到相对式、惯性式等方面。结合内部机电变化原理的情况，其存在着不相同的输出电量问题。结合工作原理的情况，这种振动传感器主要涉及到电感电容压电类、电阻类、霍尔效应类和磁电类等情况。
对于正常工作的振动传感器来说，相应转化电量只有通过有效的转换，配以测量线路方可以有效进行后续的使用。结合智能化运维系统的特点，保障全面发挥出振动传感器的优势，则应明确合理化的测量线路的配置。具体来说，相应的电荷放大器、电压放大器则有效配置在测量线路中，这样就可以满足相应的电压引号的合理化输出，从而保障满足相应的信号传输给显示仪器、记录设备等接受。最后，通过相关的分析处理，电压信号则通过振幅等形式展示在检测仪器中。借助于智能化分析，结合大数据采集及诊断的有效措施，便于进行设备故障情况的反映，从而满足决智能设备的诊断控制要求。
2 振动传感器在设备的智能诊断与维护应用
这里选择振动传感器在设备的职能诊断的应用进行分析。结合工业化大生产的实际特点来看，对于出现异常的设备来说，借助于智能运维平台的优势，能有效实现通过互联网背景下的无线信号有效进行相应的消息传递，能保障借助于数据无线采集及分析的工作，有效实现将智能警报传递给工业现场的设备管理人员。借助于短信、微信平台的方式，能有效进行故障内容的传递，涉及到故障的类型以及图片等，如，减速箱-轴输入侧调心滚子轴承内圈存在着磨损，以及大面积脱落等情况。在这样的情况下，利用远程在线分析的优势，能有效提供零部件的诊断情况。在进行历史的数据显示过程中，借助于检测系统的方式，能了解到轴承内圈早期剥落，随着时间的推移，这种情况逐步恶化，则应开展相应的维修及备件准备。在这样的情况下，则会造成危险期的运行环节，全面开展停机维护相关工作。
如果在传统的模式下，往往难以检测到比较小的故障问题，或者借助于振动传感器判断存在着不稳定型号，在传输到设备人员的情况下，通过排查方可以落实开展具体的检修，难以实现提前诊断的要求。同时，如果故障难以确定，还需要较长时间的专家会诊，往往存在着较大的资源浪费。
借助于智能化的运维系统投入应用，可以有效将振动传感器的无线信号实施快速传递，便于有效开展多方面的设备诊断工作，并能快速将存在问题反馈到专家组，从而判断是否能有效完成故障问题，结合历史经验数据，能有效针对轴承保持架磨损程度的全面探讨。结合专家的意见结论，同意设备可以坚持到正常生产结束，这样方开展维修以及更换轴承。
在我国全面推广智能化工厂的发展过程中，设备安全受控则是不可或缺的重要组成部分。考虑到振动传感器则是智能运维平台中重要组成部分，其借助于检测设备的异常化运行参数，并开展数据资料的收集以及分析，从而落实设备的运行具体状态，并能将其报告给智能运维平台来进行综合性的判断，有效全面实现智能化的监控设备的运行情况，避免造成设备出现严重的故障问题，使得维护时间及成本得到全面降低。借助于专家远程诊断系统的作用，参考设备历史数据及案例经验，能有效合理进行维修方案的优化，顺利实现预期的生产要求。同时，借助于故障诊断报告反馈的方式，有助于开展高效的智能检测作用。最后，在体现出预防性维修为主的过程中，能更好地符合现场的实际需求，全面借助于状态检测方式，更好地推动预测性维修工作的开展。
3 结语
综上所述，在信息化时代的背景下，云计算、大数据、智能制造等技术的快速发展，肯定会保障设备平稳运行的安全性大大提升。借助于快速发展的传感器技术来看，人们也越来越重视传感器的材料的优化，如，通过高分子聚合物薄膜制成温度传感器，借助于光导纤维能实现传感器进行位移、温度、流量以及压力等测量，还有借助于陶瓷材料所制成的压力传感器等，这些都会能进一步全面扩展传感器的性能以及应用空间。同时，传感器的网络化则是必然的发展趋势，所谓的无线传感器网络则是充分实现空间上众多传感器，借助于相互協作的网络协议能构建相应的系统，从而保障不同场所的布置的传感器能有效开展高效可靠的通信，从而更好地符合信息化时代的发展要求，全面提升设备的智能化诊断以及维护的水平。
参考文献：
[1]邹耀宗， 胡文博. 基于传感器技术的工业设备诊断系统的设计[J]. 计算机与现代化， 2013年第8期：125-128.
[2]张耀东. 传感器在电力系统设备诊断中的应用[J]. 水电厂自动化， 1992年第5期：67-70，48.
[3]李进， 张萌. 基于多传感器信息融合的电力设备故障诊断方法[J]. 电子世界， 2016年第22期：131-131，140.
[4]赵时旻， 张军军. 基于多传感器信息融合技术的轨道交通车站设备故障诊断[J]. 城市公共交通， 2008年第4期：33-37.
关键词：振动传感器;设备诊断;设备维护;智能诊断
引言
在新时代的背景下，随着电气自动化的智能发展水平的快速提升，传统的设备诊断方式已经被时代所淘汰。在当前的云计算、大数据时代背景下，随着人工智能技术的快速发展，大数据技术和智能制造在各个领域中都得到了广泛的应用，能全面促进人们的工作以及生活效率。传感器技术在信息化时代背景下得到了长足的发展，将其应用于设备检测环节，能充分体现出巨大的优势，有效保障监测数据的分析及处理，对于提升智能设备的诊断水平具有重要意义。
1 振动传感器概述及分类
对于振动传感器的构成来说，这种单自由振荡系统则是涉及到阻尼器、弹簧、惯性质量块等，借助于质量块的惯性作用，能实现构建坐标系，从而实现相对大地或惯性空间的振动加速度。在此过程中，则是能接受相应所产生的机械量，并有效进行转化为对应比例的电量。应该明确一点，机械量先作为振动传感器的输入量，在这样的基础上，其并非是将原始要测的机械量转变为电量的情况，原始机械量在满足输入量的基础上，方可以通过机械接受进行处理，并合理化相应的转化处理。从这个角度来看，振动传感器主要涉及到机械接收部分和机电变换部分，直接关系到系统的有效性能。在具体的分类过程中，结合机械接收原理的工作，主要就是涉及到相对式、惯性式等方面。结合内部机电变化原理的情况，其存在着不相同的输出电量问题。结合工作原理的情况，这种振动传感器主要涉及到电感电容压电类、电阻类、霍尔效应类和磁电类等情况。
对于正常工作的振动传感器来说，相应转化电量只有通过有效的转换，配以测量线路方可以有效进行后续的使用。结合智能化运维系统的特点，保障全面发挥出振动传感器的优势，则应明确合理化的测量线路的配置。具体来说，相应的电荷放大器、电压放大器则有效配置在测量线路中，这样就可以满足相应的电压引号的合理化输出，从而保障满足相应的信号传输给显示仪器、记录设备等接受。最后，通过相关的分析处理，电压信号则通过振幅等形式展示在检测仪器中。借助于智能化分析，结合大数据采集及诊断的有效措施，便于进行设备故障情况的反映，从而满足决智能设备的诊断控制要求。
2 振动传感器在设备的智能诊断与维护应用
这里选择振动传感器在设备的职能诊断的应用进行分析。结合工业化大生产的实际特点来看，对于出现异常的设备来说，借助于智能运维平台的优势，能有效实现通过互联网背景下的无线信号有效进行相应的消息传递，能保障借助于数据无线采集及分析的工作，有效实现将智能警报传递给工业现场的设备管理人员。借助于短信、微信平台的方式，能有效进行故障内容的传递，涉及到故障的类型以及图片等，如，减速箱-轴输入侧调心滚子轴承内圈存在着磨损，以及大面积脱落等情况。在这样的情况下，利用远程在线分析的优势，能有效提供零部件的诊断情况。在进行历史的数据显示过程中，借助于检测系统的方式，能了解到轴承内圈早期剥落，随着时间的推移，这种情况逐步恶化，则应开展相应的维修及备件准备。在这样的情况下，则会造成危险期的运行环节，全面开展停机维护相关工作。
如果在传统的模式下，往往难以检测到比较小的故障问题，或者借助于振动传感器判断存在着不稳定型号，在传输到设备人员的情况下，通过排查方可以落实开展具体的检修，难以实现提前诊断的要求。同时，如果故障难以确定，还需要较长时间的专家会诊，往往存在着较大的资源浪费。
借助于智能化的运维系统投入应用，可以有效将振动传感器的无线信号实施快速传递，便于有效开展多方面的设备诊断工作，并能快速将存在问题反馈到专家组，从而判断是否能有效完成故障问题，结合历史经验数据，能有效针对轴承保持架磨损程度的全面探讨。结合专家的意见结论，同意设备可以坚持到正常生产结束，这样方开展维修以及更换轴承。
在我国全面推广智能化工厂的发展过程中，设备安全受控则是不可或缺的重要组成部分。考虑到振动传感器则是智能运维平台中重要组成部分，其借助于检测设备的异常化运行参数，并开展数据资料的收集以及分析，从而落实设备的运行具体状态，并能将其报告给智能运维平台来进行综合性的判断，有效全面实现智能化的监控设备的运行情况，避免造成设备出现严重的故障问题，使得维护时间及成本得到全面降低。借助于专家远程诊断系统的作用，参考设备历史数据及案例经验，能有效合理进行维修方案的优化，顺利实现预期的生产要求。同时，借助于故障诊断报告反馈的方式，有助于开展高效的智能检测作用。最后，在体现出预防性维修为主的过程中，能更好地符合现场的实际需求，全面借助于状态检测方式，更好地推动预测性维修工作的开展。
3 结语
综上所述，在信息化时代的背景下，云计算、大数据、智能制造等技术的快速发展，肯定会保障设备平稳运行的安全性大大提升。借助于快速发展的传感器技术来看，人们也越来越重视传感器的材料的优化，如，通过高分子聚合物薄膜制成温度传感器，借助于光导纤维能实现传感器进行位移、温度、流量以及压力等测量，还有借助于陶瓷材料所制成的压力传感器等，这些都会能进一步全面扩展传感器的性能以及应用空间。同时，传感器的网络化则是必然的发展趋势，所谓的无线传感器网络则是充分实现空间上众多传感器，借助于相互協作的网络协议能构建相应的系统，从而保障不同场所的布置的传感器能有效开展高效可靠的通信，从而更好地符合信息化时代的发展要求，全面提升设备的智能化诊断以及维护的水平。
参考文献：
[1]邹耀宗， 胡文博. 基于传感器技术的工业设备诊断系统的设计[J]. 计算机与现代化， 2013年第8期：125-128.
[2]张耀东. 传感器在电力系统设备诊断中的应用[J]. 水电厂自动化， 1992年第5期：67-70，48.
[3]李进， 张萌. 基于多传感器信息融合的电力设备故障诊断方法[J]. 电子世界， 2016年第22期：131-131，140.
[4]赵时旻， 张军军. 基于多传感器信息融合技术的轨道交通车站设备故障诊断[J]. 城市公共交通， 2008年第4期：33-37.