發電機的診斷能力|MCM/PCM|

PCM 發電機組智能狀態監測器

不依賴專業分析人員或診斷專家，明確指示故障。PCM/MCM建立模型時利用統計方法為被測對象的各種工況建立參考基線和報警標準；正常監測時進行系統模型和行為的比較，提取非線性故障數據，并利用人工智能診斷故障，給出嚴重性等級和維修行動日程指示。

        PCM監測診斷系統應用*基于模型的檢測診斷方法，只通過采集三相電機電壓和電流數據就能夠監測和診斷電機、連接到機器、被驅動的泵或風機、以及過程和負荷的故障和問題，覆蓋各種電氣和機械故障，是一個自學習建模、自適應多種工況、自動發現和診斷故障、不依賴專家的智能狀態監測和預測維修系統。

PCM 智能狀態監測診斷系統主要特點：

安裝方便，簡單可靠。在配電室安裝監測模塊，輸入連接已有的三相電壓和三相電流互感器，輸出通過RS485總線/以太網絡連接到監測計算機。

全面系統地覆蓋各種故障狀態。覆蓋了電氣故障、機械故障、電源問題、負荷變化等狀態變化的全面因素，是系統化的診斷方法。

不受負荷、轉速等工況變化的影響，早期檢測故障。PCM/MCM技術采用電機線性模型參數作為基線數據，模型參數是相對穩定的參數，不受系統輸入變化的干擾。基于統計的報警限可以更早期準確地指示設備的狀態變化。

發電機的診斷能力|MCM/PCM|

初始投入、培訓和日常運行低成本。PCM/MCM省去了昂貴的傳感器、長距離電纜和復雜的施工費用。因為是自學習自動診斷專家系統，一旦投入運行立即得到監測診斷結果，不需要耗時的人員培訓和經驗積累過程。

        PCM 應用于三相發電機的預測維修，包括它們驅動的設備或過程。只通過連續在線監測電壓和電流信號，就可檢測潛在的機械和電氣失效，提供日益惡化的機器和過程狀態的早期警告，同時提供診斷結論信息。PCM 具有維修日程計劃的能力，能夠預防非計劃停機和提高設備利用率。

        基于模型的故障檢測和診斷技術與傳統狀態監測技術有根本的不同。這個技術將發電機、驅動設備和過程作為一個系統對象，三相電壓作為系統輸入，三相電流作為系統輸出。PCM 采集和處理實時電壓電流信號，利用系統識別的方法計算出系統動態模型，模型（參數）作為狀態參數，其變化將指示系統的異常狀態。

        一旦安裝，它自動啟動一個自學習階段，建立參考數學模型。這個模型包括關于電機及其驅動系統的所有電氣和機械特征的信息，包含了學習階段經歷的所有運行工況，如不同的轉速和負荷。

        當建立了參考模型，PCM 自動轉換到監測模式，在監測模式每90秒鐘創建一個新系統模型，用這個新模型與參考模型進行統計比較，并識別潛在的故障及特征。然后，評價問題的嚴重性并產生一系列的本地指示，診斷信息發送到連接的計算機，顯示詳細的信息 – 包括特定的故障、推薦的行動、和預計的失效時間。能夠監測和識別的問題包括電源異常，電氣故障，機械問題診斷，導致載荷或電氣特性變化的運行故障。

        PCM 除了具備診斷能力之外，還可以提供給用戶廣泛的電氣參數，包括有功和無功功率，允許系統用于能源消耗評估。總諧波畸變、電源諧波、和電壓不平衡等參數提供電能質量分析能力