电动机健康诊断管理系统
感应电机故障类别
四、故障状态识别方法
• 故障诊断的关键步骤是根据提取的特征或故 障参数，来决定是否存在故障、故障类别以及 故障严重程度。一个可靠的故障诊断和分类策 略离不开大量的“健康”和故障状态的参考数 据。故障诊断的精确性往往受刭参考数据的大 小、长度以及数量的限制。
• 目前，用于故障诊断的状态识别方法主要有 基于统计模式识别方法和人工神经网络方法。
三、运行中的电动机会有哪些异 常现象？如何处理
• （1）异声 • 处于正常状态的电动机，在距离稍远地方听起
来是一种均匀而单调的声音，并带一点排风声， 靠近电机后，特别是用螺丝刀顶住电机各部位 时，就可以清楚听到风扇排风声、轴承滚动声、 微微振动声，其声音同样使人感到单调而均匀， 如果在这种单调而均匀的声音中夹杂着一种不 正常声响，此既为异声。 • （2）气味 • 电动机运行时，如闻到电动机发出焦灼气味， 说明电动机已有故障，应立即采取措施。
• （4）线路中出现接线错误，如在中性点接地的三相四 线制低压系统中，有个别设备接地而不接零。当这个 接地而不接零的设备发生碰壳时，不但碰壳设备的外 壳有对地电压，而且所有与零线相连接的其他设备外 壳都会带电，并带有危险的相电压。应找出接地而不 接零的设备，重新接零，并处理设备的碰壳故障。
• （5）接地电阻不合格或接地线断路。应测量接地电阻， 接地线必须良好，接地可靠。
• 检测机械振动信号是一种传统的技术，在机械故障诊 断方面有着广泛的应用。通常在旋轴上安装一个压电
传感器，由于其产生的电压信号正比于加速度，因此
它能很好地反应旋转机械的振动信息。但加速度传感
器存在价格昂贵、安装不便以及可靠性较差的缺点。
定子电流信号是另一种常用的分析信号，通常用霍尔
电流探测针来测量，相对机械振动信号，它具有安装
电动汽车BMS及NMS讲解
移到低电量的单体上。这种方
法所需的唯一电子控制器件是
一个固定的开关序列，以接通 和断开相应开关。
另外一种 穿梭充电 方法让相 邻两节电 池共享一 个快速电 容
对电动车，我们需要通过均衡来使电池获得最大 的使用容量。使用时，失衡电池会过早的达到终 止电压（尤其在4.1到4.3伏/节之间），从而促使 充电机停止充电。单体均衡可以解决这一问题， 他可以控制电压较高的电池以使其他电池达到同 一水平。用这种方法，充电机直到所有电池都同 时达到终止电压时才停止工作。 传统的铅酸电池可以通过适当的过充来解决，铅 酸电池并不会由于过充而成永久性的损坏。由于 过充的能量可以通过析气来释放，析气机制是解 决铅酸池均衡的一种很自然的方法。别的化学物 质，例如镍氢电池，也可以通过这种法来均衡。 由于锂电池不能被过充，不能采用上述这种方法 来均衡。因此，我们必须用别的方法。 目前国内外主要采用两大类方法：能耗的方法、 无能耗的方法。
能量转换
用能量转换进行单体均衡是采用电感线圈 或变压器来将能量从一节或一组电池转移 到另一节或一组电池。两种积极的能量转 换方法是开关变压器方法和共享变压器方 法。
开关变压器
开关变压器方法 共享一个与前面 快速电容器相同 的开关拓扑。整 个电池组的电流I 流入变压器T，变 压器的输出经过 二极管D校正后 流入单体Bn。这 由开关S的设置 来决定，此外还 需要一个电子控 制器件来选择目 标电池和设置开 关S。
国外电池管理系统研究状况
4 EV1的电池管理系统 通用汽车公司推出的EV1电动汽车由26个铅酸蓄电池供电， 放电深度80％，电池寿命是450个深放电周期，113公里 市内行驶里程（美国环保局指标，USA EPASchedule）， 145公里高速公路行驶里程（美国环保局指标，USA EPA Schedule）。EV1的电池管理系统概念定义包括四个组成 部分： 电池模块（用于汽车驱动和其它用电系统） 软件BPM（Battery Pack Module） 电池组热系统 电池组高压断电保护装置（High Voltage Disconnect） 可见，EV1的电池管理系统的核心是BPM。BPM有以下功 能： 单电池电压监测 电池组电流分流采样 电池组高压保护（保险丝）
智能运维与健康管理第10章ppt课件
设计数据 运维数据
网关
卫星信号 接收装置
车地数据传输系统
基站
3G/4G/LTE/WIFI
卫星传输
地面感知 数据
数据存储
地面PHM系统
故障分析、故障诊断、健康评估、故障预 测、运维决策
诊断分析
Hale Waihona Puke 健康管理车载PHM系统 状态显示、故障预警
报警 预警
主机厂/供应商
制动 系统
车体
空调系 统
转向架
牵引系统 ...
三个网络：车载传输网络 车地传输网络 地面传输网络
二套系统：车载硬件和软件 地面硬件和软件
一个平台：应用平台
系统架构
2.1 车载PHM系统
车载PHM系统包括两大部 分：车载传输网络和车载 软硬件 • 车载传输网络主要利用
工业以太网进行数据信 息的传输。 • 车载软硬件包括车载PHM 单元、子系统PHM单元、 远程数据传输装置。
转频及倍频
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.2 牵引电机机械故障诊断及轴承健康管理
• 2.转子与轴承故障模拟实验方案设计 对不同型号、不同损伤类型、不同故障类型与程度的 轴承在不同载荷环境下进行试验，了解不同轴承在各 种条件下的运行特点，验证轴承动力学模型，收集不 同的试验数据为故障诊断和寿命预测做数据支持。
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.1电气故障诊断及绝缘健康管理
• 1. 绝缘老化机理研究 ➢ 机械损伤：由于外伤，机械应力等原因使得牵引
电动机在运行中产生线圈振动、互相摩擦挤压、 局部位移导致绝缘损坏。
➢ 铁磁损坏：由于在槽内或线圈上附有铁磁物质而 产生振动，导致绝缘磨损。若铁磁物质较大，还 会产生涡流，导致绝缘的局部热损坏。
铁路信号设备故障预测与健康管理系统
铁路信号设备故障预测与健康管理系统发布时间：2023-03-10T02:53:28.219Z 来源：《科技潮》2022年35期作者：王永新[导读] 铁路信号设备是铁路系统中的重要构成部分，主要包括三个部分。
第一，信号机。
内蒙古中电物流路港有限责任公司赤峰铁路分公司内蒙古赤峰市 024000摘要：铁路信号设备的监测系统主要包括信号集中监测与道岔缺口监测，二者都是以设备的状态表征作为重点研究对象，以“故障计划修”为基本指导原则，具备故障监测与报警处理能力，且各套监测系统以烟囱式架构进行部署。
一方面，资源的整体利用率低，运维投入成本大；另一方面，具有关联的数据存储于不同介质中，存在数据孤岛，且受限于资源条件，一般都不会长时间存储，无法充分挖掘数据的潜在价值。
因此，本文提出了一种基于物联网、大数据等前沿技术的铁路信号设备故障预测与健康管理系统，其能够有效提高对信号设备的管理能力，降低维护人员的劳动强度，减少维护工作量。
关键词：铁路信号设备；故障预测；健康管理；系统1铁路信号设备构成铁路信号设备是铁路系统中的重要构成部分，主要包括三个部分。
第一，信号机。
信号机主要是对运输线上的各辆列车进行信号指引，是铁路系统运行过程中所使用的重要工具，能够防止列车进入危险的区域，避免出现行驶错误的问题，可以保证列车的稳定运行。
信号机的构成成分较为简单，多数是利用梯子或者机柱这一类零件所构成，依靠电流变压器或者电路维持信号机设备的运转。
第二，转辙机。
转辙机也是铁路系统中不可缺少的铁路信号设备之一，可以保证铁轮岔路在转换过程中的合理性以及科学性，及时针对出现意外代开的岔道进行警报。
转辙机利用电动机能够带动其他的零部件，从而保证岔道转换安全性。
第三，轨道电路。
轨道电路属于基础设备，和轨道的运转有着紧密的联系，可以利用自动化的检测手段对列车位置以及列车信号进行定位和分析，向管理员反馈重要信号。
按照用途的区别，轨道电路可以被划分为多种不同的类型，需要针对其制定针对性的管理措施。
基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计
基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)二、相关理论及技术 (5)2.1 负载与应力分析 (6)2.2 振动分析与信号处理 (8)2.3 噪声分析与特征提取 (9)2.4 设备故障诊断技术 (11)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体设计 (14)3.2 硬件系统设计 (14)3.3 软件系统设计 (16)四、系统功能实现 (17)4.1 数据采集与处理 (18)4.2 故障特征提取与识别 (19)4.3 性能退化评估与预测 (20)五、实验验证与分析 (22)5.1 实验设备与方法 (23)5.2 实验结果与分析 (24)六、总结与展望 (25)6.1 研究成果总结 (26)6.2 研究不足与改进方向 (27)一、内容概述本文档主要围绕“基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计”旨在详细介绍如何利用LabVIEW软件构建一个高效的电动机轴承故障诊断与性能退化评估系统。
系统将采用先进的信号处理技术、数据分析方法和故障诊断算法，实现对电动机轴承工作状态的实时监测与故障预警。
电动机轴承原理及选型：介绍电动机轴承的基本原理、类型选择依据以及常用轴承的特性。
数据采集与预处理：详细描述电动机的振动信号、温度信号等多种传感器数据采集方法，以及信号的滤波、归一化等预处理步骤。
故障特征提取与识别：阐述基于LabVIEW的时域分析、频域分析、时频域分析等多种故障特征提取方法，并讨论故障类型的判别准则。
性能退化评估与预测：介绍基于机器学习、深度学习等算法的电动机轴承性能退化评估模型构建过程，并探讨其预测方法。
系统实现与优化：说明系统的软件架构设计、硬件选型及调试过程，并对系统性能进行优化以提高准确性和实时性。
实际应用与案例分析：展示系统在实际应用中的表现，并通过案例分析验证系统的有效性和实用性。
新能源汽车维修：电动驱动系统故障排查和维护
新能源汽车维修：电动驱动系统故障排查和维护随着环境保护意识的增强和科技的不断进步，新能源汽车逐渐成为人们关注的焦点。
作为一种未来的交通工具，新能源汽车的维修和保养成为一个重要的话题。
其中，电动驱动系统故障排查和维护是维修中的重要环节。
本文将详细介绍电动驱动系统故障排查和维护的步骤和要点。
1. 检查电动驱动系统的外观和接线- 检查电动驱动系统的外观，包括电池组、电动机和控制器等，是否有明显的损坏或磨损。
- 检查接线是否牢固，是否有脱落或破损的情况。
2. 使用故障诊断工具进行系统故障排查- 连接故障诊断工具，检查系统中的错误代码和故障信息。
- 根据错误代码和故障信息，确定故障的具体位置和原因。
3. 检查电池组的电压和容量- 使用电池测试仪检测电池组的电压和容量。
- 根据测试结果，判断电池组的健康状况，是否需要更换或充电。
4. 检查电动机的工作状态- 检查电动机的冷却系统，确保冷却系统正常工作，没有堵塞或漏水的情况。
- 检查电动机的传动系统，包括传动装置和轴承，确保传动系统没有卡滞或磨损。
5. 检查控制器的运行状况- 检查控制器的连接和接线，确保控制器与电池组和电动机之间正常通电。
- 使用故障诊断工具检测控制器的工作状态，包括输出信号和输入信号。
- 根据测试结果，判断控制器是否需要更换或调整参数。
6. 清洁和保养电动驱动系统- 定期清洁电动驱动系统的外部表面，防止灰尘和杂物的堆积。
- 定期更换电动驱动系统的冷却液和润滑油，保持系统的正常工作。
7. 安全操作和驾驶技巧的培训- 向车主提供关于安全操作和驾驶技巧的培训，包括电动驱动系统的特点和注意事项。
- 告知车主不得擅自拆卸或修理电动驱动系统，以免造成更严重的故障或安全事故。
总结：新能源汽车的维修和保养是一项专业且复杂的工作，而电动驱动系统故障排查和维护是其中重要的一环。
通过按照以上列出的步骤进行维修和保养，可以确保电动驱动系统的正常运行和延长使用寿命。
电动车质量控制
电动车质量控制随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，电动车已经成为越来越多人的出行选择。
电动车具有环保、节能、便捷等优点，同时也能有效缓解城市交通压力。
然而，电动车的质量问题也一直备受。
为了保障消费者的权益和电动车行业的健康发展，必须对电动车的质量进行严格控制。
电动车的质量直接关系到其使用寿命和安全性。
如果电动车的质量不过关，不仅会影响其使用寿命，还可能引发安全事故。
因此，对电动车的质量进行控制是非常必要的。
生产标准是保证产品质量的基础。
企业应该根据国家相关法规和行业标准，结合自身实际情况，制定出严格的电动车生产标准。
在标准中，应该明确各项技术指标、工艺要求、检验方法等，确保生产出的电动车符合质量要求。
原材料的质量直接关系到电动车的整体质量。
企业应该加强对原材料的把控，从源头上保证产品质量。
具体来说，应该选择质量稳定、符合要求的原材料供应商，对进厂原材料进行严格检验，确保原材料的质量符合生产要求。
生产过程是保证产品质量的关键环节。
企业应该加强对生产过程的质量控制，确保每个生产环节都符合标准要求。
在生产过程中，应该对关键工序进行严格把关，如电机装配、电池安装等，确保这些工序的质量稳定可靠。
同时，还应该加强对员工的培训，提高员工技能水平和质量意识，确保每个员工都能按照标准要求进行操作。
产品检验和试验是保证产品质量的重要手段。
企业应该建立完善的检验和试验制度，对每批产品进行严格检验和试验。
在检验和试验过程中，应该遵循标准要求，对产品的各项性能指标进行检测和验证，确保产品符合质量要求。
同时，还应该加强对检验和试验数据的分析和总结，及时发现并解决潜在问题，不断提高产品质量水平。
通过实施严格的质量控制，企业可以生产出更高质量的电动车产品，提高产品的竞争力。
在市场竞争中，产品质量是企业生存和发展的关键因素之一。
只有不断提高产品质量，才能赢得消费者的信任和市场份额。
对电动车的质量进行严格控制，可以保障消费者的权益。
电动机智能化的未来发展趋势
电动机智能化的未来发展趋势在当今科技飞速发展的时代，电动机作为现代工业和日常生活中不可或缺的关键设备，正经历着深刻的智能化变革。
这种变革不仅影响着电动机自身的性能和功能，也在重塑着与之相关的各个领域，从工业生产到交通运输，从智能家居到可再生能源应用。
电动机智能化的一个显著趋势是其控制技术的不断优化。
传统的电动机控制方式往往较为简单，难以实现对电机的精确控制和高效运行。
而如今，随着数字信号处理技术和先进的控制算法的发展，智能化的控制系统能够实时监测电动机的运行状态，包括转速、转矩、温度、电流等关键参数，并根据这些参数迅速调整控制策略。
例如，通过采用矢量控制和直接转矩控制等先进技术，电动机的动态响应性能得到了显著提升，能够更加快速、准确地适应各种复杂的工作负载变化，从而提高了整个系统的运行效率和稳定性。
在能源管理方面，电动机智能化也展现出了巨大的潜力。
随着全球对能源节约和环境保护的重视程度日益提高，智能化的电动机能够更好地实现能源的优化利用。
通过内置的能源监测模块和智能算法，电动机可以根据实际负载情况自动调整运行速度和功率输出，避免了不必要的能源浪费。
同时，结合智能电网技术，电动机还能够与电网进行实时交互，实现负荷的平衡调节，为整个能源系统的稳定运行做出贡献。
在智能化的进程中，电动机的故障诊断和预测维护功能也变得越来越重要。
传统的定期维护方式不仅耗费大量的人力和时间，而且往往无法及时发现潜在的故障隐患。
而智能化的电动机系统通过对运行数据的实时分析和处理，能够提前预测可能出现的故障，并及时发出预警信号。
借助机器学习和数据分析技术，系统可以识别出电动机运行中的异常模式和趋势，从而为维护人员提供准确的故障诊断信息，帮助他们制定针对性的维修计划，大大减少了设备停机时间和维修成本，提高了生产的连续性和可靠性。
另一个值得关注的趋势是电动机与其他智能设备的互联互通。
随着物联网技术的普及，电动机逐渐成为智能工厂和智能家庭中的一个重要节点。
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电动机健康诊断管理系统(PPT)目录
一、 GEMS系统核心优势
1、安装简单方便，不需要在现场设备上添加额外装置；ＴＣＰ/ＩＰ通信方式，组网灵活，扩充方便，管理地点不受限制。
2、领先的用电设备的诊断、分析、预测系统。
可以学习各种设备的正常用电状态和故障状态，结合系统积累的特征数据库，通过系统内专有的数据模型和算法进行对比分析，对设备的故障隐患进行诊断、分析和预警，并提出解决方案。
3、强大的用户用电系统能效分析体系，简单高效低成本地进行用电管理，全方位地找出节能减排方法，达到杜绝浪费的目的。
4、GEMS和同行业的区别我们不仅仅为节约能源而监测，我们通过领先的专家系统，为用户提供全方位的用电设备诊断维护维修建议和节电解决方案。
二、为企业解决的问题（功能）
1、提高电机及设备运行的可靠性，如果能预测马达的潜在故障就能提前做好维修工作安排，减少的维修时间，使工厂的运转率得到提高，从而达到提高生产效率的作用。
（诊断、分析）
2、提高电机及设备管理的效率，降低设备的运行及管理成本（无纸化、联网集中管理）
3、通过监测并诊断出马达的潜在隐患就能更精准合理的管理马达的使用，排除隐患、减少马达的负担，做到节能减排的作用。
（实时监测）
4、制定节能运行的精确标准，实现合理用能，减少综合因素造成的不必要能源浪费。
（统计分析，用电计划制定）
5、通过预测马达的状态数据就能分析出马达未来的消耗倾向并通过这些数据做好维修材料的采购计划，减少采购材料的积压。
减少工厂的库存。
(预测)
三、预期效益
1、实现生产环节数字化，使决策更科学
2、实现节能控制智能化 , 使管理更效率
3、实现能耗运营可视化，使运营更直观
4、实现管理调度信息化，使管理更快捷
5、提高了供热品质，打造智慧供热企业的核心价值链
6、降低故障成本
7、降低库存
8、缩短设备早期失效期，提前进入稳定期
9、通过提高设备运行率，增加产能，提高投资回报率
10、综合节能达到30%
四、GESM电机健康管理系统实施方案
1、GEMS系统简介
GEMS 5000系列是一款由电流电压信号分析技术与电动机保护技术相结合的继电器.该继电器不仅可以检测出电动机及与其类似的电力驱动回转设备中通过的电流与电压信号,通过波普分析的处理,对电器部分及机械部分的状态和故障进行综合的分析-诊断-及倾向管理,而且也发挥着继电器保护电动机应有的
作用.此外针对当前日益重要的二氧化碳减排问题,该系统可以对大量消耗电力的动力负荷设备进行针对性的电力使用监测并提供准确的功率测定数据,通过该数据可以对设备的能耗模式进行分析,最终得到优化的设备运营方案.GEMS 5000系列提供了针对作为产业现场生产动力源的电动机负荷设备的诊断,保护,能耗问题的可由单系统完成的简单的解决方案.
2、GEMS实现理论及技术背景
该系统针对电动机和与其相似的以电能为动力的电动旋转设备，通过授权的信号处理技术来处理电流与电压的值，从而能够分析其电动机/电气部分的状态与可能发生的故障。
不仅如此，该系统还可以针对电动机及相似设备的机械部分的状态进行分析，故障判断，自动诊断，以及对其运行倾向预测并提供及时维护建议。
同时该系统还可以同时针对多个设备的电能使用量进行测定，并分析其能源消耗模式，从而使机器更有效率的运行并且减少不必要的能耗.
3、GEMS系统的特性
1．安装方便不影响工厂正常生产（无需断电）。
2．反馈设备数据直观可一目了然的找出问题根源。
3．技术先进纠错率可达98%。
4．价格相对竞争对手美国通用电器公司（GE）有巨大优势。
5．独有的故障预测功能，早期的故障诊断，减少了二次维修费用的产生
6．通过故障的预测诊断后进行相应的维护管理最终达到节能减排的作用。
7．可以使运行与维护部门通讯交流更灵活方便。
8．能耗数据化，方便管理者制定更科学的能源使用计划。
4、GEMS系统的安装方式
Gems5000系统并不需要在现场设备上添加额外的传感器，而是通过在马达控制中心(MOTOR CONTROL CENTER)上设置新的模块来测定通过电动机的电流与电压，并将结果通过以太网传递到服务器端，最后通过服务器端的gems software(产品核心软件)来进行诊断与分析。
服务器端程序使用的数据库(SQL)来进行管理，因而可以轻松地向上层的宿主系统及各种人机交互界面提供安全的接口
.
5、GEMS系统适用范围
钢铁/炼油/化工/半导体/汽车/造船/水泥/造纸/印染等众多领域.
设备使用在
1.三相感应电动机
2.泵, 换气扇(FAN), 压气机, 传送机
3.电窑(水泥), 空调,制冷机…
4.涡轮机 / 发电机 (GEMS 5700)
–涡轮交流发电机, 柴油发电机…
–风力发电机, 涡轮机…
6、GEMS工作流程
1．连接马达并在系统输入马达的各项数据。
2.进行几日运转后,系统模拟出马达三种状态下的数据模型.分别是马达的初始状态、现有状态、未来倾向状态，并与核心数据库进行比较分析。
3.通过分析，系统通过授权的信号处理技术来处理电流与电压的值，分析其电动机电气部分的状态以及可能发生的故障。
4．系统针对电动机及相似设备的机械部分的状态进行分析和故障判断以及自动诊断，对其运行倾向预测并提供及时维护建议。
同时系统还可以同时针对多个设备的电能使用量进行测定，并分析其能源消耗模式。
5．管理人员通过系统反馈的数据进行故障排除和设备的维护。