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近日,舟山中远海运重工有限公司在其门座式起重机的维护工作中,采用了一项突破性技术——云音声谱技术。该技术由中国科学院院士孙斌勇团队与省海洋开发研究院联合研发,通过在起重机上安装声音传感器,精确捕获关键部件运行时产生的声音数据,并将其转化为声音密度和能量曲线,从而建立声音特征与设备健康状况之间的直接联系。该技术填补了国内相关领域的空白,处于国内领先水平。
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相较于传统依赖振动信号进行故障诊断的方法,云音声谱技术采用声音信号进行问题识别,提供了更全面的设备状态信息。例如,出现润滑不足、紧固件松动、轴承预载不当或材料内部裂纹等故障时,可能不会引起显著的振动变化,但往往会伴随着可被察觉的声音变化。云音声谱技术通过捕捉这些细微的声音信号,从而在故障诊断上显示出其独特的优势,为工业设备的监测和维护开辟了一种新的、高效的途径。
通过对声音故障的监测,云音声谱技术的应用预计每年可为中远海运重工节省大量维护费用,并提升设备稳定性,间接提高生产现场的吊运效率。
此外,该技术的应用还将为企业提供丰富的数据支持,助力企业在智能制造和绿色低碳高质量发展方面取得进展,增强企业在中国乃至全球修船行业中的竞争力和市场地位。
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目前,市科技局、市科协、省海洋开发研究院和舟山中远海运重工正加快推广落地实施该技术,日后该技术不仅有机会在关键海工设备健康监测领域发挥作用,其应用范围还将拓展至海工设备、配件进货质量检验、安装过程中的一致性和稳定性检测,以及海工设备、配件的报废标准建立等多个方面,为舟山船舶与海工产业带来更广阔的发展空间。“我们期望通过构建海工领域的公共数据库,促进合作伙伴之间的数据共享,共同推动行业的智能化转型。”该技术相关负责人表示。
据了解,孙斌勇院士团队是市船舶与海工产业技术协同创新中心共建单位。下步市科技局和省海洋开发研究院将以市船海创新中心为载体,加紧联合国内知名高校院所及企业等各方优势资源,谋划在安全技术、高效智能焊接、绿色新能源动力技术、智能修造装备、高端船型研发等相关领域进行共性技术攻关和推广,助力舟山船舶海工产业实现高质量发展。
来源:竞舟
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