交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 正在研发
交易方式： 技术入股
联系人： 西安交通大学
所在地：陕西西安市
大型设备的状态监测与故障诊断技术目前已广泛应用于石油、化工、发电、冶金等行业。据统计，运用该技术后，事故率可以减少75%，维修费用降低25～50%以上，状态监测与故障诊断技术的投资获利比高达1:17。鉴于该技术带来的诸多益处，国外大多数关键设备均采用强制监测的办法，改变了传统的设备维修方式，使设备管理进入了以状态监测为基础的预知维修的时代。随着“风力发电机组振动状态监测导则”的出台，风机状态监测与故障诊断系统的市场需求将会剧增。但针对风力发电这一新型装备制造业，目前尚缺乏有效的在线振动监测诊断系统。
本系统的采集处理模块内置单片机，自动实现测速、跟踪滤波、放大以及信号转化等工作；采用多CPU技术，确保对振动数据的准确采集；多通道同步采集技术，确保各通道数据的一致性；固态存储系统，确保数据安全存储。软件系统界面友好，包含研究积累建立的振动报警标准、传统的时频域分析、包络解调分析、先进的小波信号处理模块、远程诊断中心等功能，开发专门适用于风电机组监测的新方法。
该系统基于先进的状态监测和故障诊断理论，充分考虑到风力发电机组传动链中各部件的结构、变速运行工况以及高低温等恶劣使用环境，采用稳定可靠的数据采集系统和先进的故障诊断技术，对故障发生的具体部位准确的判断定位，从而实现对风力发电机组传动链等运行状态的实时监测、故障预警和诊断，从而大大降低风力发电机组的维修成本。目前国内成熟的风电装备诊断系统不多见，本项目市场前景好。
合作方式：共同合作开发。
Copyright © 2018 宁夏回族自治区生产力促进中心 版权所有 宁ICP备11000235号-3 宁公网安备 64010402000776号
网站访问量： 网站在线人数：0 技术支持：科易网 
微信公众号
