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PT500-AM 瓦伦尼安工业互联网产教融合科研平台
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- PT500-AM
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昆山汉吉龙测控技术有限公司（HOJOLO TECHNOLOGIES)成立于2013年，是一家集研发、销售、技术服务、设备租赁于一体的现代化企业，是工业状态监测仪器设备领域具竞争力的供应商。汉吉龙（HOJOLO）除了自身研发之外我们还整合世界上的状态监测产品，目前主要代理产品种类有欧美地区的振动检测、疏水阀检测、动平衡检测、电气检测、超声波泄漏检测、主轴对中检测、红外热成像检测、油液分析检测 ，教学故障模拟试验台，产品主要集中应用在石油、教育、化工、电力、造纸、制造、钢铁、电子、军事、生物制药等众多行业。
汉吉龙主要产品：
HOJOLO蒸汽疏水阀检测设备--战略伙伴
ZS6510II该产品主要针对疏水阀堵塞、泄漏进行检测，是款声呐疏水阀检测仪。
俄罗斯维埃斯缇（VAST）国家仪器振动系列产品-中国区代理
该品牌主要产品有VT21轴承检测仪、CM21多功能点巡检仪、DC21振动及现场动平衡仪、DC23高级振动频谱分析仪、KVK多通道连续在线监测系统，坚固耐用。
美国ERDM振动系列产品-中国代理
该品牌主要生产图表式触屏现场振动分析系统、对中仪、现场动平衡仪。
法国莱克舒特（LEAKSHOOTER）可视化超声波成像仪系列-中国代理
可视化超声波检漏仪，可检测气体泄漏、局部放电、真空、蒸汽泄漏、汽车密封性、轴承检测、听诊、测温等功能，高性价比使其成为工厂的标配。
欧洲德泰克红外热像仪-中国代理
VALENIAN机械故障模拟实验台中国总代理
产品销售完成后HOJOLO将派专业人员上门安装调试，并且现场指导设备使用方法，学会为止。
公司已开通24小时客户统一服务热线，专业的售前售后服务团队，及时为您解决问题。
公司本着“质量至上，服务为先”的服务宗旨为客户提供服务，竭诚欢迎各界同仁，光临指导，洽谈合作。
详细信息
瓦伦尼安工业互联网产教融合科研平台基于设备健康指数驱动的设备智能管理和维护，提高设备管理效率和设备效能，构建绿色智能工厂。采用物联网传感器和大数据，瓦伦尼安工业互联网产教融合科研平台对设备的故障进行预测性维护管理，减少因意外故障导致的非计划停机事件，优化设备的利用率设备智能
二：VALENIAN工业互联网产教融合科研平台的构成部分
1. PT500Pro预测性维护实验台
2. DC-29多通道数据采集分析系统
3. 云在线大数据分析智能诊断监测模块
软件部分：
1.实时数据采集，数据保存，数据长时间记录，光标标注，数据浏览；
2.实时频谱分析，采集数据FFT记录，功率谱，幅值相位分析，窗函数可选；
3.频响函数、相干函数、脉冲响应函数；
4.声学计及倍频程分析功能；
5.倒谱，自相关，互相关频谱分析，小波分析；
6.冲击频谱分析；
7.现场动平衡分析；
8.模态分析支持 CAD 图形、ANSYS 模型文件、EXCEL 格式；
9.等角度采样阶次分析；
10.波德图，极坐标图分析；
11.声学分析模块，窄带谱、1/1 倍频程谱、1/3 倍频程谱、1/12 倍频程谱和 1/24 倍频程谱，并且可设置多种计权方式（L、A、B、C、D）；
12.软件输出数据支持二次开发，通用性强，支持多种编译语言：Labview、C++、C#、Visual Basic等；
采集器技术参数：
1.测量通道数量：八通道加两个转速通道同步采集。
2.支持传感器类型：振动，PT100铂电阻，噪声声级计，转速，应变，电涡流位移，桥式，电流输出4-20mA形传感器。
3.数模转换器精度：24位。
4.频率响应范围：0.3Hz-100Khz。
5.电压输入[V]：±5V，±10V,±100mV。
6.非线性度：0.1%。
7.最高采样速率 ：同步采样频率，128KHz/通道，256kHz/通道。
8.IEPE电源：4mA,24v。
9.通讯方式：兼容USB3.0和千兆以太网。
10.轻便便捷，板卡式设计。
传感器技术参数：
1.加速度传感器参数：
1.频率响应：Freq. resp***e (+/- 3dB): 0.4 - 13000 Hz
Freq. resp***e (+/- 10%): 0.6 - 10000 Hz
2.传感器灵敏度：Sensitivity: 100 mV/g +/- 10%
3.传感器动态响应冲击：50g peak (max 5000g)
4.等级/防护等级：IP 67
5.工作温度：−20 - 75 °C
6.加速度计重量：75克
2.PT100铂电阻：
1.测温范围-：50℃-250℃。
2.测温精度：±0.1℃。
3.精度等级:。
3.转速计:
1.转速测量范围;30RPM~300000RPM。
2.转速测量精度：1RPM。
3.传感器供电电源：5V , 20 - 30 mA。
4.声级计：
1.信噪比：70dB。
2.等效噪声SPL:24dB。
3.动态范围：100dB。
4.输入电流电压：12-52V，2mA。
5.灵敏度：-37dBV/Pa(14mV)。
6.阻抗：200欧姆。
基于物联网传感器和大数据，对设备的故障进行预测性维护管理，减少因意外故障导致的非计划停机事件，优化设备的利用率。
3.2目前工业维护的三个阶段对比
1.修复性维护：机械故障发生后，维护人员前往现场检修维护
* 计划外停机，造成经济损失
* 高额紧急维护成本
2.预防性维护：周期性安排人员保养维护
* 突发性故障风险仍然无法*杜绝
* 维护周期难以把控，零备件资源使用不合理
3.预测性维护：传感器获取设备信息，设备状态实时监控，大数据分析给出维护建议，故障发生前预警而完成维护
* 大幅度降低维护成本及故障率，优化生产
* 提高设备运行生命周期
3.3云在线大数据分析智能诊断监测模块的组成部分
3.3.1主要构成如下：
物联网硬件
1.多功能传感器(测温测振)
2.中继器
云平台系统
提供监测，预警，自动数据处理，智能分析。
3.3.2云在线数据分析健康分析流程
1.设备感知层
工业互联网产教融合科研平台
各类稳定实时采集数据的传感器，振动，温度，压力，电流，电压等构成基础数据来源。
2.数据传输
基础数据通过无线中继器，稳定传输到本地服务器。
3.本地储存
数据储存到本地服务器，处理，储存，显示。
4.云端计算
本地数据上传云端 Cloud，云端AI处理分析，将各类数据综合判断，进行健康度分析，故障分析。
5.远程运维
通过数据分析，提前预警，指导运维。
工业互联网产教融合科研平台
