文献类型：会议

作　　者：黄晨晨 郭光辉 郝春辉 张勇军

作者单位：北京科技大学工程技术研究院高效轧制国家工程研究中心

会议文献：第十二届中国钢铁年会论文集——11.冶金自动化与智能化

会议名称：第十二届中国钢铁年会

会议日期：20191015

会议地点：中国北京

出版单位：冶金工业出版社

出版日期：20191000

学会名称：中国金属学会

语　　种：中文

摘　　要：电机是钢铁冶金工业生产中不可或缺的电气设备,其正常运转对流程化大规模生产的稳定性和连续性至关重要。电机在运行过程中的任何异常故障都可能会导致整个生产线中断运行,造成巨大的经济损失甚至危及设备安全。电机运行状态在线实时监测技术可以有效地保证电机系统的运行安全,本文通过智能传感器采用无接触式采集得到表征电机健康状态的数据,并尝试利用小波包和BP神经网络分析运行电机的实时关键参数,根据电机的当前和历史运行状态,提前对可能出现的故障状态做出预警,实现对电机运行状态的在线监测。通过对基于该方法自主开发的电机在线监测装置进行测试,结果表明在线监测系统能够实时对电机运行状态进行状态判定,有助于对生产线中的在线运行电机进行不停机检测与预测性维护。

关 键 词：电动机 在线监测 预警 状态识别  

分 类 号：TF083.2]