T/CIDA 0030-2024 水泵机组轴承状态智能监测仪

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资源简介

水泵机组轴承状态智能监测仪标准总结

1. 标准概述

T/CIDA 0030-2024《水泵机组轴承状态智能监测仪》是中国灌区协会发布的团体标准,规定了水泵机组轴承状态智能监测仪的性能及技术要求,适用于水利工程、城乡供排水工程应用的水泵机组轴承状态智能监测仪的设计选型、试验、安装调试及验收、运行及维护。

2. 术语和定义

标准明确了以下关键术语:

  • ​滚动轴承​​:将滑动摩擦变为滚动摩擦的轴承,由内圈、外圈、滚动体和保持架组成
  • ​滑动轴承​​:在滑动摩擦下工作的轴承,由内圈、外圈和润滑表面组成
  • ​水泵机组轴承状态智能监测仪​​:通过多功能传感器实时监测设备轴承状态,并通过有线或无线方式将数据传输至处理终端的设备
  • ​多功能传感器​​:集成温度、振动和噪声传感器的设备
  • ​环境状态传感器​​:测量环境温度和噪声的传感器
  • ​数据处理终端​​:处理、存储传感器数据并与云平台交互的电子仪器

3. 组成及主要参数

3.1 组成

监测仪由多功能传感器、环境状态传感器、通信网络和软件组成。

3.2 性能参数

  • ​多功能传感器​​:
    • 信号传输距离:有线≥50m,无线≥20m
    • 防护等级:IP65及以上
    • 振动监测误差:±0.5%
    • 结构噪声采集范围:45-120dB,误差±5%
    • 温度采集范围:-25℃~125℃,误差±1%
  • ​数据处理终端​​:
    • 通信方式:4G/5G/以太网/Wi-Fi
    • 数据存储:本地≥32GB,云端长期保存
    • 防护等级:IP65

4. 技术要求

4.1 一般要求

  • 有线传感器引线长度≥50m
  • 无线传感器通信距离>20m
  • 单台数据处理终端至少支持4个有线和多个无线传感器
  • 支持RS-485本地通信功能
  • 装配质量要求紧固件无松动,显示屏清晰可靠

4.2 功能要求

  • 实时监测轴承振动、温度、结构噪声
  • 记录和导出历史数据
  • 滑动轴承可监测润滑油量和油质
  • 异常预警消息推送功能
  • 支持网页端大屏显示
  • 云平台具备故障类型数据库和24小时服务

4.3 性能要求

  • 振动监测误差:±0.5%(1-800Hz)
  • 噪声监测误差:±5%(50-16000Hz)
  • 温度监测误差:±1%(-25℃~125℃)
  • 防护等级:IP65
  • 电磁兼容性符合相关标准
  • 环境适应性:高温55℃、低温-40℃、湿热、盐雾等测试

4.4 安全要求

  • 符合GB4943.1安全标准
  • 内置锂电池符合GB31241
  • 有害物质限值符合规定
  • 平均无故障时间≥3年

5. 设计选型

5.1 技术参数

  • 工作电压:DC 12-24V
  • 工作环境:温度-20℃~65℃,湿度20%~90%
  • 最少采集通道:4路有线+32路无线+1路环境传感器

5.2 选型设计

  • 测点集中场合选用有线传感器
  • 测点分散场合选用无线传感器
  • 需要现场观测选用屏显款终端
  • 仅需远程监测选用通用款终端
  • 多功能传感器宜安装在轴承座外圈顶部中央位置

6. 检验与试验

6.1 检验项目

  • 外观与装配质量检验
  • 功能检验
  • 性能试验(振动、电磁兼容性、环境适应性等)
  • 安全性检验

6.2 检验规则

  • 出厂检验:全数或抽样检验
  • 型式检验:每年1次或特殊情况时进行

7. 安装调试与运行

7.1 安装前检查

  • 检查合格证、质量证明文件等
  • 检查设备标识、装配质量和外观
  • 存储要求通风、干燥、清洁的环境

7.2 安装调试

  • 核对设备编码和无线配对
  • 多功能传感器安装在轴承座外圈顶部中央位置
  • 环境传感器宜放在机柜上方
  • 数据处理终端安装在配套机柜内

7.3 运行维护

  • 定期对无线传感器充电
  • 及时处理异常预警信息
  • 故障时检查供电、网络和连接线

8. 附录A:安装方式及数据分析

8.1 安装配置方式

  • 卧式机组和立式机组有不同的安装方式
    T/CIDA 0030-2024 水泵机组轴承状态智能监测仪
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8.2 模型架构

  • 支持故障样本信号滤波和特征提取
  • 形成故障特征样本库
  • 信号处理流程包括数据采集、预处理、特征提取等

8.3 故障判别算法

  • 滚动轴承故障特征(缺油、机械损伤)
  • 滑动轴承故障特征(油膜破坏导致温度升高)
  • 基于数字孪生模型进行剩余寿命预测
  • 采用极大似然估计、贝叶斯理论、卷积神经网络等方法
  • 高斯过程回归方法示例公式见标准原文
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  • 本文由 发表于 2025年6月30日 17:29:53
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