BENTLY 3500/72M 140734-08 四通道机械健康监测器

BENTLY 3500/72M 140734-08 四通道机械健康监测器

1. 产品说明

• 型号：3500/72M
• 部件号：140734-08（支持AI诊断的最新硬件版本）
• 名称：四通道机械健康监测器（Quad Machinery Health Monitor）
• 核心突破： 
  • 集成 振动/温度/过程量协同分析，搭载 Edge AI 诊断引擎（实时识别30+故障模式）。
  • 支持 叶片通过频率（BPF）监测 与 扭振分析（专用算法库）。
• 系统定位：3500 系列中的 旗舰监测模块，需插入 3500/25M 或 3500/15 框架。

2. 关键参数与规格

3. 所属系列与兼容性

• 系统平台：Bently Nevada 3500 Generation 2（支持System 1 5.0+）
• 框架要求： 
  • 必须搭配 3500/92M 网关（最低固件版本 FW 3.1.0）
  • 兼容框架：3500/15（4槽）、3500/25（8槽）、3500/25M（防爆型）
• 模块协同： 
  • 报警输出至 3500/33 继电器模块
  • 同步信号来自 3500/53 转速模块

4. 核心特征

1. 智能故障诊断库： 
   • 预置 轴承损伤模型（BPFO/BPFI/FTF/BSF算法）、不平衡/不对中识别、摩擦检测。
2. 多物理量融合分析： 
   • 关联振动峰值与 同步温度/压力数据（例如：轴承振动升高 + 温度骤升 = 润滑失效预警）。
3. 高密度动态存储： 
   • 本地缓存 128 GB 波形/频谱数据（支持断网续传至System 1平台）。
4. 工业物联网就绪： 
   • 原生支持 MQTT 协议，直连 Predix 工业云平台。

5. 作用与用途

• 核心价值：从保护升级到预测（Protection to Prediction），实现： 
  • 早期机械故障预警（提前数百小时识别微缺陷）
  • 减少非计划停机（证据驱动的维护决策）
• 典型场景： 
  • 燃机叶片疲劳裂纹在线诊断
  • 高速压缩机转子-定子碰摩预测
  • 风电齿轮箱行星轮断齿捕捉

6. 应用领域

7. 配置与安装规范

• 传感器融合方案：

  通道配置	推荐传感器组合
  通道1	涡流探头（轴振） + ICP加速度计（壳体振） → 复合故障解耦分析
  通道2	叶片探头（Tip Timing） → 实时叶片振动应力计算

• AI诊断激活步骤：

  graph TB  
  A[安装模块] --> B[System 1中加载设备模板]  B --> C{选择诊断模式}  C -->|标准模式| D[启用预置故障库]  C -->|自定义模式| E[上传历史故障数据训练模型]  D & E --> F[设置预警阈值]  F --> G[激活实时边缘分析]

⚠️ 关键限制：

1. 叶片监测功能 需占用 2个通道（1通道用于转速脉冲输入，1通道用于叶片信号）
2. 启用AI诊断时，最高采样率降至 10 kHz/通道（非诊断模式下可达 30 kHz）

维护与升级路径

• 硬件版本迭代： 
  • 140734-08 新增 FPGA 协处理器（相比旧版 140734-05 诊断速度提升5倍）
  • 下一代型号：3500/95M（部件号 148XXX-XX）（支持5G无线传输）
• 诊断工具集成： 
  • 通过 System 1™ 5.0+ 实现： 
    • 故障根因自动报告（RCA）
    • 剩余寿命预测（RUL）
• 文档索引： 
  • 操作手册：GEH-6912 Chapter 9
  • AI配置指南：TD-00146-AI

graph LR  A[涡流探头] --> B[3500/72M 通道1]  
C[叶片传感器] --> D[3500/72M 通道2]  
E[PT100温度计] --> F[3500/72M 通道3]  
B & D & F --> G[边缘AI诊断引擎]  
G -->|实时报警| H[3500/33 继电器]  
G -->|健康报告| I[System 1 云平台]

应用图示：多传感器智能诊断数据流