Mit der Reife von IoT- und Big-Data-Technologien sind intelligente Überwachungsplattformen zentral für die Wartung von Ventilatoren geworden. Dieser Artikel erklärt, wie Online-Überwachung, Datenanalyse und prädiktive Modelle frühe Fehlermeldungen und optimierte O&M-Entscheidungen ermöglichen, mit Fokus auf Systemarchitektur, wichtigsten Überwachungsparametern, Anwendungsbeispielen und Umsetzungsschwerpunkten.
1. Systemarchitektur & Hauptkomponenten
Sensor-Ebene:
Schwingungssensoren erfassen Schwingungssignale von Lagern und Gehäusen.
Temperatursensoren überwachen Lager, Wicklungen und Umgebungstemperaturen.
Druck-/Durchflusssensoren erfassen Echtzeit-Änderungen des Kanaldrucks und des Luftstroms.
Schallpegelmesser erkennen Geräuschanomalien.
Edge-Gateway:
Verarbeitet erste Datenvalidierung, Kompression und Verschlüsselung; unterstützt industrielle Protokolle wie Modbus und OPC UA.
Cloud-Plattform & Big Data:
Zeitreihen-Datenbanken speichern effizient große Mengen an Sensordaten.
Datenlager integriert historische Betriebs-, Wartungs- und Umgebungsbedingungen.
Analyse & Visualisierung:
Dashboards für die Echtzeitanzeige von KPI.
Alarmsysteme mit abgestuften Warnungen nach Schwellenwerten/Regeln.
Maschinelles Lernen-Module (z.B. Schwingungsspektrum, Temperaturanstieg) zur Erstellung von Fehlerprognosemodellen.
2. Kernüberwachungsparameter & Fehlerwarnung
| Parameter | Fehlertyp | Warnbasis |
|---|---|---|
| Schwingungsamplitude | Lagerungsausgleich, Zahnschaden | Beschleunigung/Verlagerung überschreitet Schwelle |
| Frequenzspektrum | Fehlausrichtung, Lockerheit | Merkmale Spitzen im Spektrum |
| Lagertemperatur | Ungenügende Schmierung, Überlast | Temperaturanstieg überschreitet gesetzte Steigung |
| Kanaldruck/-fluss | Leckage, Ventilfehler | Gemessener Durchfluss/Druck weicht ≥10 % vom Entwurf ab |
| Geräuschpegel | Aerodynamische Abtrennung, Mechanische Reibung | Starker Anstieg oder spezifische Frequenzspitze |
Schwellenwerte: Siehe ISO 10816, ISO 14694 und Gerätehandbücher zur Anpassung.
Modelltraining: Trainieren mit normalen/fehlerhaften Daten unter Verwendung von Random Forest, LSTM usw., um eine Vorwarnung von 48–72 Stunden zu erreichen.
3. Anwendungsfälle
Prädiktive Wartung des Hauptschachtsventilators im Bergwerk:
Online-Schwingungs- & Temperaturüberwachung + LSTM-Modell ergaben eine 60-Stunden-Vorwarnung für Lagerausfall, wodurch ungeplante Stillstände vermieden wurden.Effizienzoptimierung des Ventilators in der Metallurgieanlage:
Überwachung des Durchfluss-/Leistungsverhältnisses identifizierte optimalen Energiesparpunkte, was die Systemeffizienz um 8 % verbesserte und 150.000 kWh/Jahr einsparte.Lebenszyklusmanagement des Notfallventilators im Tunnel:
Integrierte Wartungsprotokolle mit Online-Daten zur Gesundheitsbewertung und dynamischen Wartungsplanung, wodurch Reparaturkosten um 20 % gesenkt wurden.
4. Umsetzungsschwerpunkte & Best Practices
Voruntersuchung: Vor-Ort-Netzwerk und Strom bewerten, industrielle Sensoren/Gateways auswählen.
Phasenweise Einführung: Einzelne Maschinen vor der gesamten Anlage testen; Alarmregeln und Modelle iterativ verfeinern.
Daten-Governance: Tags standardisieren, fehlende/abnormale Daten bereinigen, Modelltraining und Online-Vorhersagegenauigkeit sicherstellen.
O&M-Koordination: Ein gemeinsames O&M-IT-Team aufbauen, klare Reaktionsprozesse und Zuständigkeiten definieren, regelmäßige Übungen durchführen.
Kontinuierliche Optimierung: Warnleistung überprüfen, Algorithmen/Schwellenwerte aktualisieren und Plattformfunktionen erweitern für neue Geräte/Szenarien.
