#工業物聯網IIoT #工業4.0 #智慧工廠 #智慧製造 #人工智慧AI #馬達 #電流特徵分析
【電流特徵+建立模型+巡檢定位,多方會診設備健康狀態】
設備機台的維護有三個層次:事發修復、預防保養和預知保養。以構造簡單、成本低廉、應用廣泛的感應馬達為例,正確的預知保養並排除設備的初期故障,可節省 5~20% 能耗。理論上,馬達接近全載時效率最高,但實務上基於可靠度起見,寧可讓多台馬達以 50% 效率同時平行運轉,意謂有半數能源將被浪費!假如處於「半載運轉、但振動未達極限值」,效率會更低;且只量測振動無法評估設備運轉效能,須借助預知保養、依設備即時狀態進行維護。
此外,平行運轉會導致機組「掛點」的時間點相近,越早預知狀態、計算效率,以便及時修護或置換,越有助於備料、估算排程並避免額外損失,偏偏早期振動訊號的微幅上升難以察覺,唯有預知維護才能減少無預警停機。預知保養的檢測技術眾多、莫衷一是,各家互有長短、相輔相成。其中,「振動特徵分析」常用於檢知機械運作,目前業界大多參考 ISO 10816,對於不同的設備功率及基座安裝型式,訂有對應的振動速度方均根值上限及安全等級。
此法可以概括的得知機台的整體狀態,但無法進一步確認故障的成因,且無法預測突發式的故障。另一個方法是觀測振動頻譜,更能辨識問題環節;也有人會在機台安裝多個加速度計 (Accelerometer) 量測,然後從廠務端拉線至中控台、收集數據,但缺點是:硬體需求大、通訊成本高、須慎選量測點位置並排除環境嘈雜的干擾因素。振動頻譜分析在操作上常遇到的困境是:量測多少會干擾製程或現場工作,需要作業人員的配合,但現場人員對於頻譜分析未必有經驗。
這些消極方式僅能檢測會隨時間惡化的故障情形,無法應對突然跳機或已進入故障/失效末期、須立即處置者,且異常訊號易受干擾、數據分析需要專業奧援。於是,業界試圖從量測「電訊號」、冀透過「電壓/電流特徵分析」和以此為基礎的物理模型診斷設備,可直接從中央控制端擷取資料、省下設備端部署成本。高溫、高壓、粉塵皆容易引發感測器、致動器零部件或設備機構故障,可能是漸進、突然、間歇性發生,假如觀測時間不夠長,很難從設備端擷取訊號解析。
因此,建議以「電流特徵分析」對轉動設備進行長時間的連續監控,一旦檢知設備的異常情形,再輔以現場設備的「振動量測」或「頻譜分析」進行確認。電訊號十分敏感,且可估算能耗並回推電流負載率,監測供電品質。不過,訊號式終究只能檢驗設備機械異常,無法具體顯示異常狀況與能耗間的關係,用以維持設備運轉效率;若欲獲悉更明確的訊息或是早期預警,須輔以模型式診斷。電壓、電流可與振動檢測並行不悖,前者用以做連續性監測、發現異常後,再用手持式設備定位確認,遠較在各機台安裝許多加速度計更為實際。
延伸閱讀:
《「預知保養」防患未然,複合式檢測相得益彰》
http://compotechasia.com/a/feature/2018/1211/40617.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#台灣科技大學機械工程系 #聆特科技
同時也有54部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅蔡健雅 Tanya Chua,也在其Youtube影片中提到,好像是第一次透過雲端,隔空配唱一首男女對唱。實話說,除了知道我想要聽到的聲音,在無法面對面討論和交流,是很難想像兩個聲音最終會怎麼結合起來。因為這首歌並不是一首典型的男女對唱:你一句,我呼應你下一句,而是建立在一個像 nomad, storyteller 所哼唱的主旋律。 當天我是帶著一片空白的頭...
聆特科技 在 蔡健雅 Tanya Chua Youtube 的精選貼文
好像是第一次透過雲端,隔空配唱一首男女對唱。實話說,除了知道我想要聽到的聲音,在無法面對面討論和交流,是很難想像兩個聲音最終會怎麼結合起來。因為這首歌並不是一首典型的男女對唱:你一句,我呼應你下一句,而是建立在一個像 nomad, storyteller 所哼唱的主旋律。
當天我是帶著一片空白的頭腦開始錄音,先不設計,live and let live... 直到阿雲嘎一開口唱,聆聽我們兩個之間聲音上的特色,才慢慢開始出現畫面。每一句的歌詞,不是說要唱的多完美或音準,而是帶著什麼樣的語氣和氣息,有時唱,有時像說話,什麼時候收斂,什麼時候放開,在哪一段旋律彼此要穿梭在其中。在音域上,對於具有美聲特質的阿雲嘎來說,或許不是真的能讓他發揮到他最極致的發聲共鳴,但想挑戰和探索另一種表達的方式!(那一句:"用生命把生命換回來",真的很低😂😂)
回想我們兩個當時各自在台北、北京錄音室,憑著對彼此的信任和感應,再聽到現在的完成品,真的好有成就感!再次謝謝阿雲嘎!和謝謝科技的發明!
一首歌的誕生,錄音和製作過程對每個音樂人都是很珍貴的記憶。分享這一段小花絮,希望能帶你們進入我們的美好旅程!
蔡健雅 全新專輯「DEPART」2021 年 8 月 13 日 正式發行
🎧 數位聆聽 💿 實體購買 ▶️ https://tanya.lnk.to/DEPART
#蔡健雅 #阿雲嘎 #IntoTheWild
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聆特科技 在 朱學恒的阿宅萬事通事務所 Youtube 的最佳解答
用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。
藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢!
請大家仔細思考吧。
民調以一個社會科學來講
它的科學性在哪裡
為什麼現在我們會說
民進黨現在執政幾乎完全看民調來做事
當初你是怎麼樣接觸民調
民調 因為我念政治系
那我是1975年念政治系
正好是美國行為主義的革命
民調其實就是
可以這麼講就是近百年社會及行為科學的結晶
因為我當時在念大學的階段
正好接觸到這一個行為主義革命
我非常投入到這個裡面
因為一般對政治學的了解都是傳統政治學 對啊
我們講的政治學是科學政治學
也就是說是政治科學
Political science
就量化的研究方面最出名的那當然就是
我們講說政治態度與行為的研究
以前我們不叫民調
民調比較像說是市調啊民調這些東西
不過無論如何
我講比較簡單一點
民調作為一個科學它的根據是在於說
它有嚴謹的統計學的基礎
然後有嚴謹的社會科學研究法的這些測量方法
那麼結合起來
然後再加上這個心理學
社會心理學 人類學等等等等
這些所謂其實是一個科技整合的東西
民調作為一個目前這個
了解一般社會大眾的政治態度和行為
做一個科學工具來講那是非常成熟的
董事長我可不可以問一下
因為你知道我們學電機的時候
物理有一個叫海森堡測不準原理
行為科學呢在調查方面
有沒有類似這樣狀況
因為我先講我見過很多很惡質的民調方法
他根本沒做民調
他就是打給你
我告訴你喔 這個我們今天要做個民調
但我告訴你朱學恒是一個徹頭徹尾的人渣
請問你支不支持人渣來選立委
像這樣子的干擾行為
在民意調查裡面
這個董事長是專家你要怎麼去隔離
isolate這一類的變數
而不會導致民調變成是誰做就可以操縱
我題目設計就可以操作 這要怎麼辦呢
我跟你講這很簡單
如果是蓄意要做假民調
那種就沒有什麼科學的可談
它不是科學 不是科學
所以假民調或劣質民調是很多的到處都是
如果你要講說憑什麼我要講我們這個是真正的民調
民調的過程裡面也會碰到很多
有些人故意惡作不表示真實態度
對不對 對
可是我用一個簡單的理論講
你可能也聽過大數法則
所謂的大數法則簡單講就是說
當你的樣本足夠大的時候
你的樣本所得到的一些估計值
比如說平均數
它會跟跟母體平均數會幾乎完全一致
那如果你的樣本夠大怎麼樣叫夠大呢
以目前來講其實100個樣本都相當大
100個就夠大啦
那我們都要求1000個以上的樣本數
比方說在我們說在百分之九十五信心水準的情況底下
我們希望因為任何調查都會有誤差
我們希望你這個誤差不會太大就正負三
在正負三的這樣的一個誤差範圍之內
我們是可以接受
那樣本那隱含的說樣本會多大呢
就是1068
1068個隨機取樣的樣本得到的
那它的估計母體的這個誤差
我們大概就是正負三
我的意思就是說
談民調的精準度要先撇開所謂假民調
假民調沒辦法去談
就完全沒辦法就跟玄學一樣
他是故意做假民調根本沒做民調對不對
沒有做民調宣稱做假民調然後還有數字
那他絕對不會把他的樣本拿出來給你看
那但是正規的民調
一定是經由這樣的一個非常嚴謹的程序
得到的一個就是抽樣完之後他還會訪談
訪談之後呢所得到的一個結果
你知道我從小到大
其實對政治不是那麼感興趣
我最近幾年才開始注意政治因為工作的關係
是從什麼時候開始民進黨才把
民意調查或是數據化的政治科學
當成那麼重要的一個施政依據
而不相信自己能夠聆聽民眾的聲音
那這個事情我覺得最近很嚴重
就民調不跌
他根本不在乎你在那邊靠北什麼東西
他認為都假的
這個狀況演變我覺得可能跟您當年的民進黨也不一樣
這個是怎麼一回事
這個我倒是可以提供你一個非常重要的理論跟經驗
理論是什麼
有一位非常...叫??一個德國人
他曾經講過一個好的政治人物
他必須具備一種能力
就是說能夠預期民意反應的能力
能夠預期民意反應的能力
不但是專制的君主也好或者是這個
民主國家的元首總統也好
都應該具有這種能力
因為這樣才能夠知道民心知道民意
民心之所向
但是這個
民調其實是可以補足這些政治人物的不足
因為天縱英明的這種政治領袖很少見
一般的這種很平庸的這些政治人物要怎麼樣去了解
影響民意在哪裡
你比方說好了 美國這麼大一個國家
美國總統怎麼了解美國選民的意向是什麼
當然是民調
除了民調還有什麼
那民調就是一定要很精準的民調
所以美國歷屆總統沒有一個不重視民調
所以重視民調不是一件錯誤的事情
在台灣才很奇怪
台灣在批什麼民調治國
這是一個完全錯誤的這是一個威權心態很重的
或者是對民調不了解的人講出來的話
你當然講說這個市井小民
比方說菜市場 夜市啦
那是輿情應該去搜集應該去了解
但民調跟這個輿情沒有互相排斥 沒有互斥
民進黨對於民調的態度
特別是過去 我講過去這5年好了
我覺得是跟過去是不一樣的
跟更長遠的過去是不一樣的
小英當政之後我有一個感覺
民調高她就很高興 民調低她就怪民調
我最後簡單的問一個問題
以游盈隆老師過去5年的民調的經驗
你覺得2022年民進黨好不好選
當然不好選
民進黨的政黨支持度
是一個很敏感的指標很好的指標
在測量政黨的社會支持
現在是最低的時候
民進黨次低的時候是在2018年的11月12月的時候
那時候就是慘敗的時候
慘敗的時候就是23
現在選戰都還沒開始你就已經22點幾了
怎麼可能好 不可能好
所以你現在要收拾殘局嘛
民進黨政府要怎麼樣收拾殘局來避免2022全軍覆沒
或者是2022能夠勉強維持目前兩都四縣市的局面
可不可能不知道
那顯然是一場苦戰
直播日期:游盈隆6/30
直播連結:https://www.youtube.com/watch?v=vxDJ45oODCE
聆特科技 在 維尼 Youtube 的精選貼文
這支影片拍攝於今年三月,我們觀察到越來越多人在外不戴口罩
希望藉由本片讓大家能夠戴上口罩,
不料突然的疫情升溫使我們取消後續拍攝
於是我們決定在家和大家一起用另一種方式在家完成影片!
這是由台灣創作者一起發起的 #好家在我在家
歡迎大家也去這裡看看其他創作者在家都在做什麼~
https://youtube.com/hashtag/好家在我在家
提醒大家現在不必要盡量待在家中
若外出記得一定要戴上口罩喔!
疾管家加好友頁面:https://socialdon.group/cdcline
社交距離 App下載網址:https://socialdon.group/downloadnow
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導演 Director 洪懿鴻(維尼)
編劇 Screenplay 王子宸
製片人 Producer 邱永漢 / 林彥材
副導演 Casting Director 邱永漢
攝影師 Director of Photography 程子佑/賴梓瑜
攝影助理 Camera Assistant 楊朝清
燈光師 Gaffer 林昱辰
燈光助理 Best Boy 葉子睿 / 陳振福
美術指導 Production Designer 林容靚
美術 Art Director 林容靚 / 簡子棻
置景師 Set Decorator/ Set Dressing 林容靚 / 簡子棻
道具 Prop Master 林容靚 / 簡子棻
場務 Production Assistant 林彥材 / 陳振福
現場製片 On-set Production Manager 林彥材 / 邱永漢
收音員 Boom Operator Reach
剪接師 Editor 洪懿鴻(維尼)
旁白 Voice-Over 張騰
標準字設計 Title Design 陳俊宇
動態設計 Motion Deisgn 洪懿鴻(維尼)
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特別感謝:
護理師 YU、張馨月、許瑜紘
加護病房護理師 陳冠伶
醫檢師 陳信旭、黃士勛、楊品婕
醫師 王醫師、陳建豪、程威銘、謝思民
研究員 唐懿
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特別感謝和我們在家一起完成影片的:
Evan、Eric、丁蓉嬋、小尹、小尾巴、小鴨、大雄、比利、文宣、王芯綺、王雅芳、台中科技大學 麗菱老師、克莉莎、吳齊鑫、吳仕聰、吳和遠、邱永漢、長宗、周玄祥、林昱辰、呵呵、林麗鳳、林容靚、洪瑞陽、美雲、洪采宥、陳俊宇、陳俊安、陳振福、陳凱荃 Sullivan、陳韋勝、陳子雲、陳靜宜、陳麗而、康世宏、許佑奎、張馨月、張麗娟、賀宇大帥哥、單伯基、黃子佼、黃鈺琪、黃靖雯、黃振國、逸文、菁菁、楊朝清、廖珍汨、說書人Vocal、劉家伶、潘季良、霏霏、龍驤雲、鍾雅玲、薛珮麒、簡芸聆、鐘岳諺、嚴貞
#好家在我在家 #與120人一起在家完成的影片
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國立雲林科技大學-聆韻社, 雲林縣。 1438 個讚· 5 人正在談論這個· 201 個打卡次。【集社時間】每周二晚上七點聆韻網站:http://listen.my.yuntech.edu.tw/... ... <看更多>