近年来,我国信息技术水平不断提高,得到了全面发展,促使各行各业进一步发展,尤其是机电数控技术与设备。数控机械设备自动化有效促进了企业的生产能力,同时能保证生产的安全性和生产质量。然而,当前数控机床设备在运行过程中易出现电气故障,会影响到整个设备的运行效率。基于此,分析数控机床设备电气故障,加强研究电气故障的应急处理,能够有效保证数控机床设备的运行效率和使用寿命。
随着腾讯云业务的扩大,母机数量越来越多。为减少人力并实现母机故障的自动化定位,本文尝试利用机器学习算法,通过对历史故障母机的日志数据学习,训练模型实现自动化分析定位母机故障原因。
打开配套资源中的例程“电动机控制”的设备视图,组态一个并不存在的8DI模块,其字节地址为IB8。生成诊断中断组织块OB82,在其中编写将MW20加1的程序。用以太网电缆连接计算机和CPU的以太网接口,将组态信息下载到CPU,下载后切换到RUN模式,ERROR LED闪烁。
1) PLC为 CPU414-5H 冗余PLC , CP341(使用IM153-2), CP341主站硬件狗 Dongle ( 6ES7 870-1AA0-0YA0 )
大家好,我是猫头虎博主!在日常的计算机使用过程中,硬件故障是无法避免的问题。但如何快速、准确地定位到问题所在,是每个技术爱好者和专业人士都应该掌握的技能。在这篇博文中,我将带大家深入探讨硬件故障的常见原因、诊断工具和解决策略。 我将结合实际案例,帮助大家更深入地理解和应用。🔧
通过设备联网抓取数据,整合系统 只是工厂智能化转型的第一步,用户在 操作过程中还会遇到很多问题,比如在 加工过程中,如果某台机床突然出现故 障,就会造成难以弥补的损失。企业不 仅要承担停机带来的损失,还要支付高 额的维修保养费用。
StackStorm是一个用于跨服务和工具进行集成和自动化的平台。它将您现有的基础结构和应用程序环境联系在一起,这样您就可以更容易地自动化该环境。它特别关注在事件发生后采取的行动。
【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断,正在向更智能化的预防性维护系统发展:通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络,几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控,由此可结合机器学习与大数据分析,再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统,实现对机器异常状态的实时感知,预测出可能的故障隐患点,第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么,这是否就意味着,经典的基于人的经验的故障诊断,今后就毫无用武之地了呢? 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具,人,依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动,不单单面向机器,而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验,而且需要具备良好的沟通协作与社交能力,因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认,人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了,因为机器正变得越来越复杂,哪怕是经验再丰富的诊断者,在面对千奇百怪的疑难杂症时,也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验:当遇到一个前所未见的故障现象,苦思冥想无果,承受着各方的压力,感觉是苦恼的。这个时候,想要化解被动局面就变得难上加难,而想尽快获得支援也不是一件容易的事情,因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题,客观的描述出来,让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景,才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局?不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中,除了对诊断者经验的过度依赖,还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维,有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果,帮助人们在故障诊断中走出一条捷径,但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬,可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症,能够保持头脑冷静采用结构化思维,相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考,深刻分析导致问题出现的原因,系统性制定行动方案,采取性价比最优的手段,使诊断计划得以高效率开展,有助于使问题得到彻底解决,也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例,推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1:4W1H,充分理解面临的问题】 WHAT:故障的表面现象是什么?例如:用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机,但是更换备件仍不能修复,那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么?例如:借助各种通讯工具(特别是远程访问软件)与现场联系,了解用户曾经做了什么,获取现场设备与控制器状态的照片与录像,获取报警信息与报错代码,如果发现设备本身功能是正常的,而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换,那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面,或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准?例如:某些重大自动化项目,在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构,具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定,这些都是标准的一部分,事先需要充分了解。 WHEN:什么时候 / 每隔多长时间发生该故障?例如:长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现(这是最困难的一种情况,往往重启后又正常了,需要一直等到下一次发生类似故障时,保护好现场,做尽可能完整的故障记录表,才有可能进行下一步的原因分析)。 WHERE:故障点具体在哪里?
WebAccess / MCM是研华平台级“智能预测性维护及故障诊断”的核心,提供了从传感器信号采集、时域信号处理、频域分析、特征值提取、故障模型构建、驱动本地控制与报警、模拟信号输出、数据联网发布等功能。设备维护工程师或系统集成商可以通过简单的配置组态以满足不同故障诊断、维护保养等应用的需求。
工业4.0 时代的到来,智能工厂成为大趋势。越来越多的客户希望实时掌握各个生产节点特别是各种机床设备的运转情况。通过机床信息的联网,经营管理者已经可以直观地了解到每一台机床设备的运作使用情况。配合刀具或设备维护管理系统,可以对其进行分析,提早备料或进行设备维护,降低必要的库存压力。
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
软件调试是非常枯燥而又技术难度很高的工作,其中软件故障的自动化分析是几代程序员共同的梦想。进入多核时代后,多个线程的并行处理极大地提高了程序性能,但同时任务的交织又使得程序运行结果更难以重现,这让调试工作变得更加艰巨。
(1) 硬件故障报警灯是一个发光二极管,它亮表示系统检测到了硬件故障,管理员应该注意。
IT运维中常见的硬件问题,如设备过热或服务器过载,即使是很短的时间,也可能导致企业的巨大的损失和客户流失。据Dynamic研究发现:企业组织面临的超过 45% 的网络中断完全是由于硬件故障造成的,因此 24x7 全天候监控硬件至关重要。虽然硬件故障可能由于多种因素而发生,但下面列出了导致跨网络基础设施硬件故障的一些最常见问题。
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
智能工厂模块化仿真演示系统包括设备联网、远程运维、健康诊断、能源效益管理、智能影像分析与网络安全管理六大模块,实时呈现工厂环境监控、异常警报、生产广告牌、机台预防保养等相关讯息,实现降低成本、提高产线效率的目标。为工厂智能化方案选型、高校智能制造学科教学等提供示范和参考。
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题,马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
OpenAI 等公司一直在使用 Stack Overflow、Reddit等公开数据训练模型。随着 AI 驱动的 DevOps 平台的出现,更多知识被锁定在专有模型内。
全网通5G/4G工业网关连接物联网感知层与上位控制中心,数据采集上传、对接云平台设备远程控制、工业PLC远程编程与调试、在线监控、在线仿真、程序的上传与下载等功能,实现工业生产制造自动化、信息化、智能化运行。
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4月15日,在浪潮举办的IPF智算·向新大会上,腾讯云表示,为面对政企数字化升级加速带来的算力挑战,腾讯云与浪潮建立全新合作模式,去应对新的产业发展变局。
在提设备故障预测之前,我们先来说说设备健康预测,因为设备故障预测是PHM(故障预测与健康管理)的组成部分。设备健康预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态(未来的健康状态),包括确定部件或系统的剩余寿命或正常工作的时间长度;其中剩余寿命研究可分为两种:一种是估计或预测平均剩余寿命,另一种是计算剩余寿命的概率分布。
前段时间,墨天轮邀请数据库资深专家 黄超 老师分享了《MySQL故障诊断常用方法手册》,在这里我们将课件PPT和实况录像分享出来,供大家参考学习。
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在《21天精通IPv4 to IPv6》系列的第16天,我们将专注于IPv6网络的故障排除。本篇博客将详细介绍IPv6网络故障诊断方法、排除技巧、故障排除工具及实际案例分析。本文含有丰富的SEO关键词,如IPv6故障诊断、网络故障排除、IPv6故障处理,旨在帮助读者有效地识别和解决IPv6网络中的问题。
设备的数据监控是最广泛的工业物联网应用之一,通过对工厂的机械设备的状态进行监控,可以及早发现工厂设备的潜在故障,实现预防性维护与可预测性维护,有效提高工厂设备的总体使用效率( OEE ),为工厂带来切实的降本增效。
"PAGE_FAULT_IN_NONPAGED_AREA"是Windows操作系统中常见的蓝屏错误之一。它通常与硬件故障、驱动程序问题或错误的内存访问有关。当计算机发生此类错误时,系统会自动停止运行以防止损坏数据。 在这篇文章中,我们将介绍如何解决"PAGE_FAULT_IN_NONPAGED_AREA"错误。我们将提供一些常见的解决方法供参考,并介绍如何使用一些工具进行故障排除。
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OSPF邻居Down常见原因 本类故障的常见原因主要包括: BFD故障。 对端设备故障。 CPU利用率过高。 OSPF报文被CPCAR丢弃,网络环境有大量OSPF攻击报文,导致正常的OSPF报文无法建链。 链路故障。 接口没有Up。 两端IP地址不在同一网段。 RouterID配置冲突。 两端区域类型配置不一致。 两端OSPF参数配置不一致。 故障诊断流程 在配置OSPF后发现OSPF邻居Down,可按照故障诊断流程图1排除故障。 图1 OSPF邻居Down故障诊断流程图 📷 、 1.JPG 2.JP
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
完成数控系统的电气连接之后需要在此基础上进行调试。机床的电气调试首先需要注意上电顺序,其次需熟悉数控系统和驱动系统的参数设置,其中电子齿轮比的设置尤为关键。PMC调试时机床的联机调试的重点,需要对其原理以及实际熟悉。机床的调试过程中会遇到很多困难,在此过程中需要对机床出现的故障进行分析认真记录,并及时排除。
水轮发电机组是由水轮机驱动的发电机组,容量和转速的变化范围很大,小型水轮发电机和冲击式水轮机驱动的高速水轮发电机多采用卧式结构,而大、中型代速发电机多采用立式结构。随着中国制造2025的推进,水轮机企业已经开始实施智能服务战略,改变传统例行维护或意外故障后才维修的作法,通过实时的状态监测与大数据分析提前发现并排除即将出现的故障隐患。
本文节选之 DDIA 《Design Data Intensive Applications》,DDIA是一本神书,是一本可以让很多高级资深工程师醍醐灌顶的书。
在数字化转型的浪潮中,我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求,这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
现代化工业生产越来越快,不仅规模变大了,而且变得更智能化和自动化,但是工业制造的各个部门中,其生产效率逐步提高的同时,也产生了一个重大的问题,机械设备出现故障怎么办?机械设备故障停机不仅可能造成重大经济损失,而且可能导致重大安全事故的发生。所以,现代化设备对安全性和可靠性的要求越来越高了。但在现代设备中,能保证不出问题是不现实的,唯一的办法就是提前预防,防患于未然。
Oracle故障诊断有助于预防,检测,诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误,元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
1: 更新驱动程序:通过更新或重新安装显卡和其他关键驱动程序,可以解决与win32kbase.sys相关的蓝屏问题。可以从设备制造商的官方网站下载最新的驱动程序。
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新版FMEA的到来牵动了很多企业的神经。虽然FMEA方法已经在企业实施了很长时间,但问题仍然存在。我们来回顾一下FMEA工作中常见的问题。
4、Pivotal Supported Greenplum 必须部署Mirroring Segment
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型,这几种应用使用的场景各有不同,在使用技术上也各有侧重,我们希望能够根据不同类型,总结出一些通用的场景,指导应用建设:
在2022世界人工智能大会(WAIC)上,腾讯云数据库技术负责人程彬为大家分享了数据库与 AI 相结合背后的故事。在专场《当数据库遇上 AI 》中,程彬基于腾讯云数据库在 AI 智能化的探索与实践,剖析数据库与 AI 融合背后的技术关键点,为产业界提供前沿解决方案。以下为演讲实录: 点击观看完整版直播回放 线上、线下的朋友们,大家好,我是腾讯云数据库工程师程彬,非常荣幸能够在这个时期跟大家一起交流数据库技术。今天我代表我们团队,和大家一起谈谈AI和数据库结合的技术思考,并结合腾讯云数据库的实战经验分享一
http://www.52phm.cn/datasets/bear/bearing-simulation-fatigue-damage.html
运维是一家公司正常运行的重要组成部分。为了保证在线系统的服务质量和用户体验,公司运维部门需要实时监控系统运行状况,以便对异常及时进行分析和处理。传统的人工运维方式耗时耗力,之后出现了使用大量自动化脚本的自动化运维方式,但随着系统规模日益增长,海量用户、大规模集群、复杂的系统架构自动化运维渐渐力不从心。
在你使用 Linux 系统时,你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么,它在做什么,以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中,我们将详细地介绍 kworker 进程,它在系统中的角色,以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新,迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因,到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟,并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗,训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年,我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库;在此基础上构建拓扑结构,实现三级分层(物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
前言 腾讯云市场规模近几年飞速增长,承载的业务类型覆盖电商、直播、金融、互联网等越来越多的内外部用户核心业务;基础网络作为腾讯云极为重要的基础设施,采用高冗余设计很好的支撑了业务的高速发展,部分架构甚至达到128台设备冗余,像设备宕机,链路中断,协议收敛等常规故障,业务基本无感知。由于部分业务对网络故障非常灵敏,网络设备转发轻微丢包可能会有影响,针对此类场景,我们需要具备全面而准确的快速自愈能力,能又快又准地定位并隔离异常网络设备,以尽可能快的速度恢复业务。 传统商业网络设备本身具备一定的故障自愈能力
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