基于模型的监测诊断技术原理—数学模型与实际系统的比较

	应用于预测维修的突破性技术
	电动机状态监测器

• 提供故障早期报警
• 防止意外停机
• 减少维修工作和成本
• 连续监测电动机和过程
• 全面的故障覆盖（电气和机械故障）
• 提高维修和生产效率

最新技术发展的成果

　　MCM 基于模型的状态监测和诊断技术是最早为美国航天工业开发的一个17年研究项目的顶尖成果，MCM是获得专利技术和美国控制工程杂志2000年度40个最好产品之一。MCM应用于三相系统的预测维修，给出泵、压缩机、风机和电动机驱动的类似机器中故障发展的早期警告，从而减少非计划停机。它只测量电压和电流就可以探测到源于轴承故障、不对中故障、负荷不平衡、绝缘和一系列电气和机械故障的状态变化，同时提供诊断信息。
　　MCM 是获得精确维修决策信息的低价格仪器，可以被非专业和较少专业知识的人员使用，MCM状态监测器很容易集成到工厂自动化系统中。利用MCMSCADA 软件，MCM 可被连接到一个PC主机，能够通过e-mail 发送实时故障消息。MCM克服了传统振动分析和电流特征分析对人员要求较高和系统集成难度大的缺点。

MCM 系统特点  

• 对不能接近电动机的理想解决方案
• 连续监测用于维修计划安排
• 既监测电动机又监测被驱动系统
• 电能质量测量：

  三相RMS 电流和电压

  三相电流和电压平衡

  功率因数

  有功功率

  谐波量达13次谐波和THD(总谐波畸变)

  　　　　　　　　　　　　　　　　　　
• 输出状态评估结果而不是测量数据
• 可用于评估维修的有效性
• 容易安装(在电动机控制面板)
• 检测电气和机械故障
• 输出是可重复的和可靠的
• 利用MCMSCADA，可通过e-mail报告事件
• 仪器可连成网络

基本原理

　　MCM 基于模型的故障检测和诊断技术的主要原理是将机器或过程的数学模型的动态行为与测量的动态行为相比较。MCM 首先通过采集和处理电动机数据学习基于电动机的系统一段时间，处理数据的结果被存储在数据库中，并建立一个参考模型，这个参考模型基本上由模型参数、它们的均值及其标准方差组成。当进行正常监测时，MCM 处理采集的电动机数据并将结果与存储在内部数据库中的数据比较，如果从采集的数据得到的结果与参考模型差别较大， MCM 指示一个故障等级，故障等级由差别的幅值和持续时间确定。

►技术指标