离心输油管线泵基于振动信号的故障诊断和状态监测

离心输油泵是输油管线最关键的设备，其工作状况直接影响到机组的安全和经济运行。因此，对离心输油泵运行状态的监测与诊断受到运行部门的高度关注。本文应用人工神经网络中的BP网络进行输油泵的故障诊断。该方法计算简单、实用方便。且诊断结果具有相当程度的可靠性。     

ARMA模型在输油泵振动特征值趋势预测中的研究

输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。     

输油离心泵运行的状态监测与故障诊断

通过对离心式输油泵运行状态监测,获得振动数据,利用故障分析软件进行分析、诊断,及时消除故障,以保证设备安全运行。     

输油泵在线监测与故障诊断系统

介绍了一套输油泵在线监测与故障诊断系统的研究思路及其主要研究成果。针对输油泵特点,详细论证了该系统所采用的技术方法和构架组成,构建了智能数据采集模块、监测预报模块、信号分析模块和故障自动诊断模块等。该系统已成功应用于石油输油泵在线监测与故障诊断中,并取得了初步成果。实践证明,该系统能有效地提高输油泵的监测效率和管理水平。     

输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现

论述了原油输运过程中的加压泵机组远程监测及故障诊断系统的意义,分析了输油泵机组远程监测及诊断系统的通信原理和特点,建立了实现该系统的硬件结构作软件体系,最后说明了采用该系统的优势。     

原油外输泵振动状态监测

输油泵是油田进行原油储运的大型关键设备，其振动将导致机械密封、轴承、叶轮内套环和轴套的损坏。本文介绍如何对输油泵进行状态监测，分析输油泵振动原因，提供针对性维修措施，为今后开展输油泵站的设备监测工作提供参考。     

输油泵在线监测及故障诊断系统

介绍了输油泵机组在线监测及故障诊断系统的结构、特点,阐述了工作原理,并对其中的关键技术进行了探讨.     

振动监测与故障分析诊断技术在除尘风机上的应用

针对除尘风机机组的设备结构和运转部件的特点,应用振动监测与故障分析诊断技术,对机组进行振动状态的监测并分析采集的相关振动数据,能够及早发现机组存在的故障隐患,为科学维护和检修设备提供科学的依据,实现以运行状态监测为基础的预测性维护,全面提供企业设备管理和维护的水平。     

基于嵌入式系统的设备状态监测装置的硬件开发

针对大型机械设备状态监测的需求,开发了一种基于嵌入式计算机技术的远程终端装置.装置采用ARM9硬件架构;自带的恒流源为传感器提供激励,可以直接连接内置电路的压电晶体加速度传感器和热电阻温度传感器,采集设备关键部位的振动和温度信号;采集的数据经过计算机网络传送到监测中心进行分析处理,实时监测设备状态.以油库中多组输油泵为应用实例,采用基于嵌入式技术的监测装置比传统的监测手段降低了成本,提高了精度、灵活性和可靠性.     

烟机突发事故在线监测系统存在的问题与对策

通过烟机突发停机事故时,对大机组在线状态监测系统记录数据的分析,讨论了大机组在线状态监测系统应用于机组突发停机事故分析时存在的不足,并提出了改进措施。     

输油泵机组在线性能监测与故障诊断

介绍输油泵机组在线监测系统的软硬件组成及功能,并列举实例说明监测与故障诊断效果。     

机器状态智能监测系统的结构、功能和有关技术

介绍了大型旋转机械状态监测与故障预报系统的结构、功能和关键技术。该系统已成功地应用于油田注水站工业现场，能对大型旋转机组的机械动态特性及温度、压力、流量、液位、电量、润滑油等进行在线实时状态监测和故障预报。系统采用人工智能、专家系统对工作机组进行故障分析、故障追记、故障诊断，并能为机组进行趋势预示以及状态维护提供信息     

输油泵机组在线监测系统研究

介绍了输油泵机组在线监测系统硬件和软件的结构、特点,阐述了该系统的工作原理,并对其中的时、频域和包络分析等关键技术进行了探讨。该系统在济南输油分公司的试验和应用过程中取得了良好的效果。     

多台机组巡检与异常状态诊断

作者在上海金山石化总厂芳烃厂长达两年的压缩机组的状态监测中总结了一套对设备的监测方法.全文包括四个部分:1.前言 对金山石化所监测的设备作了概述.2.多台机组定期巡检 对电机—往复式压缩机组,蒸汽透平—汽轮压缩机组,电机—螺杆压缩机组等大机组进行了定期定点的振动值监测,噪声监测和电气参数监测.3.设备异常状态的诊断,采用相关与们分析方法对GB-302/B电机的异常状态进行诊断.4.大修后开车保护性监测.文章所总结的方法,为大中型工矿企业多台设备的现代化管理,提供一套实用有效的参考模式,有学术与实用价值.     

透平压缩机的状态监测与振动趋势预报

一般认为,状态监测维修就是通过监测分析设备的振动、功率输出、处理量等参数,进而确定机组当前状态,并将监测到的目前状态与预先设定值和检测数据形成的状态相比较。通过观察分析监测到的各种参数变化趋势,对某些部件或整台设备进行推断预报,以使维修目标更明确,不会因为漏检或过度维修造成损失。     

机器状态智能监测系统的结构,功能和有关技术

介绍了大型旋置机械状态监测与故障预报系统的结构、功能和关键技术，该系统已成功地应用于油田注水钻工业现场，能对大型旋转机组的机械动态特性及温度、压力，流量，液位，电量，润滑油等进行在线实时状态监测和故障预报。系统采用人工智能，专家系统对工作机组进行故障分析、故障追记，故障诊断，并能为机组进行趋势预示以及状态维护提供信息。     

基于多采样率的风电多机组远程监测

针对风力机许多部件的振动频率很低,振动监测的风电机组远程状态监测受限于网络速度而难以实现的问题,研究了基于多采样率信号处理技术的多机组远程振动监测。通过对风电机组的振动信号进行二次抽样处理,大大减小了包含风电机组振动信息的数据量。仿真分析表明,在现有网络条件下,可实现风电多机组振动数据的广域网传输,进而可实现风电多机组的远程振动监测。     

信息化时代设备状态监测与故障诊断技术的新特点和发展趋势

简要回顾20年来设备状态监测与故障诊断技术在工业领域的成果;从大型关键机组网络化在线监测技术的推广应用、分散性状态监测向综合监测或信息化监测诊断发展、向网络化专业设备监测诊断发展、向全员设备状态监测管理发展四个方面,系统论述了信息化时代设备状态监测与故障诊断技术在企业应用的新特点和发展趋势;说明随着信息化的到来,设备管理现代化进程必将与信息化时代合拍。     

油液在线监测系统的设计与实现

机组设备常规油液检测为定期抽取润滑油进行离线实验室检测，但检测周期长且检测结果滞后于机组当前润滑状态，无法有效判断机组当前实时润滑状态，追溯故障原因。开发了油液在线监测系统，简述了其软件应用架构和硬件设备结构组成。通过黏度、水分、污染颗粒、铁磁磨粒等传感器对机组油液数据进行实时采集，在应用服务器利用Python数据分析脚本对采集数据进行数据诊断、数据分析、故障报警，最终由浏览器和手机端完成监测数据和诊断分析结果的可视化显示。所设计的系统实现了数据显示、历史报警、趋势分析、对比分析、诊断分析、离线数据等功能，能够实时监测、诊断、预判机组设备润滑故障的发生，提升润滑故障响应效率，提高检测信息化、数字化和智能化。     

多机组在线状态监测网络系统

针对大化肥生产装置中的四大透平机组,建立起多机组在线状态监测网络系统,并对系统的数据采样通道、网络结构、监测和诊断功能等方面作了论述.