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2024 - 08 - 07
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰。∴發電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節。可以穿透高粉塵,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2019 - 07 - 11
1、測量原理導波雷達是基于時間行程原理的測量儀表,雷達波以光速運行,運行時間可以通過電子部件被轉換成物位信號。探頭發出高頻脈沖并沿纜式或桿式探頭傳播,當脈沖遇到物料表面時反射回來被儀表內的接收器接收,并將距離信號轉化為物位信號。反射的脈沖信號沿纜式或桿式探頭傳導至儀表電子線路部分,微處理器對此信號進行處理,識別出微波脈沖在物料表面所產生的回波。正確的回波信號識別由脈沖軟件完成,距離物料表面的距離D與脈沖的時間行程T成正比:D=C×T/2其中C為光速因空罐的距離E已知,則物位L為:L=E-D通過輸入空罐高度E(=零點),滿罐高度F(=滿量程)及一些應用參數來設定,應用參數將自動使儀表適應測量環境。對應于4-20mA輸出。l 測量范圍:說 明:H----測量范圍L----空罐距離B----頂部盲區E----探頭到罐壁的最小距離頂部盲區是指物料最高料面與測量參考點之間的最小距離。底部盲區是指纜繩最底部附近無法精確測量的一段距離。頂部盲區和底部盲區之間是有限測量距離。注 意:只有物料處于頂部盲區和底部盲區之間時,才能保證罐內物位的可靠測量。
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2020 - 05 - 18
勵精圖治,風雨兼程,開拓創新,鑄造品牌—精誠瑞博   自2013年成立至今,精誠瑞博依靠過硬的產品質量和全方位的售后服務躋身國內物位行業前沿并樹立了良好的品牌形象。伴隨著公司規模的擴大,為進一步滿足國內、外市場需求,經六個月的長期籌備和多方支持配合,2020年5月16日,北京精誠瑞博儀表有限公司完成新生產車間的租賃、裝修和安裝調試并順利進場。此次車間“增容”,大大改善了原生產車間面積相對不足的各種弊端。不僅新增生產人員、也實現了原材料進廠檢驗區、高低溫老化區、電路調試區、半成品區、組裝區、調試區、獨立包裝區、待發區、成品區等區域劃分,降低了安全隱患,提高了工作效率,同時新配備了先進的無塵研發室并帶有風鈴系統,專業調試臺以及長達30米的無塵靜音、高精度帶屏蔽的電動調試軌道,意在確保每臺出廠儀表的3次精度和電流校準更加專業化、規范化。1、研發室2、電路調試區3、原材料進廠檢驗區4、組裝區5、打標區5、調試區6、成品展示區7、質檢區8、獨立包裝區2013年成立至今,精誠瑞博一直嚴格秉承著“客戶第一”的服務原則。生產車間的擴大,有助于我們以更專業、更嚴格的標準去完成儀表的各項性能檢測;更大規模的原材料儲備能力支持,也為我們提升工作效率、縮短從訂單到使用現場的時間、為客戶提供更加快捷、更加便利的售后服務提供了必要支持。更專業、更精密、更便捷、更迅速,始終是精誠瑞博對待產品...
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物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

發布日期: 2022-03-01
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  物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


  物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


  與前三場革命一樣,工業4.0旨在利用最新技術改變制造業。這一次,是先進的信息和通信技術創造了物聯網。工業4.0將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合,以實現制造業的數字化。


  物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。當今物聯網、人工智能和大數據等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業務合作伙伴整合到價值和業務流程中。


  如您所見,工業物聯網(IIoT)具有改善制造業的巨大潛力。如今,幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速,這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯網和工業4.0的方法,到2027年,智能制造市場的價值預計將達到2282億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。


  制造自動化中的物聯網

物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

  網絡物理系統(CPS)是工業4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數據,然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執行器和人機界面(HMI)直接影響物理系統。


  CPS改進了使用工業物聯網的自動化機器。常規的自動化機器使用該軟件隔離工作。相比之下,CPS收集并與工廠的所有資產和區域共享數據。云計算用于分析這些數據以做出優化系統的決策。企業還可以根據之前的結果使用AI和ML進行更智能的優化。


  CPS和IoT相輔相成,打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機時間,提高了效率,創造了更好的產品,并提高了生產力。在制造業中實施物聯網的工廠報告成本降低和質量提高。


  物聯網和工業4.0的三大優勢


  預測性維護


  維護是任何工廠經理最頭疼的問題。與之相關的停機時間和成本可能證明是昂貴的。常規維護的經典方法效率低下,增加了機床破損和磨損的風險,進而增加了成本。

物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

  預測性維護系統使用物聯網獲取有關每個在役資產的實時信息。根據這些信息,系統預測資產維護的時間。制造工廠具有相互關聯的系統,其中有多種因素在起作用。一個位置的負載、設計和過程更改會影響整個工廠。基于物聯網的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用。該系統使用來自工廠周圍資產的數據來預測維護需求。


  帶有物聯網的智能維護管理系統也可以使用人工智能和機器學習。這些可以考慮所有系統對制造的影響,以便隨著時間的推移做出更好的準確預測。


  預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據麥肯錫的一份報告,預測性維護可以降低10-40%的成本和50%的停機時間。這些改進會影響工廠效率,甚至會降低間接成本。為了保持競爭力,明天的數字化工廠將不可避免地發現預測性維護。


  智慧物流管理


  在Covid-19大流行期間,制造業面臨著前所未有的條件,包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。


  物流是任何企業的命脈。當多個行業的物流面臨挑戰時,世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。


  工廠可以在物流的許多領域使用物聯網。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸,物聯網可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯網在這些領域提供幫助的主要方式是通過資產的實時位置和狀況數據。這有助于優化使用和庫存庫存、更好的資產跟蹤和材料處理系統,減少事故和資產損失。有關生產和運輸的信息可以與合作伙伴和客戶共享。


  亞馬遜的倉庫使用物聯網和機器人技術來優化他們的系統,人類與互聯機器人協同工作。將人與技術相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領域的領導者。預計其他企業將遵循他們的成功模式向前發展。隨著工業4.0的發展,預計從2021年到2030年,預測性維護市場將以31%的復合年增長率增長。


  大數據和云計算


  實時數據收集是數字工廠和采用物聯網的關鍵優勢。所有工廠資產上的傳感器收集大量有價值的數據。這些數據可以提供有關工廠績效的重要見解。


  目前,只有一小部分數據實際上被用于決策。這些決策可能與生產、庫存水平或預測的變化有關。借助云計算和大數據,企業可以從數據中產生無價的洞察力。


  工廠中的物聯網和CPS可確保您擁有來自所有系統的數據。云計算將這些數據轉換為有用的信息。通過可視化和相關性分析,可以識別問題并針對原因創建假設。實施為解決問題而創建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數的最佳范圍。這種數據流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統。


  數字工廠的未來:IIoT和工業4.0


  IIoT和工業4.0正在為制造業創造新的機遇和可能性。數字工廠是制造業的未來,早期采用者將具有優勢。盡管如此,重要的是要記住,其中許多技術都在不斷改進。企業必須提前計劃并制定技術采用戰略以保持競爭力。


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