کاربست پلتفرم پایش هوشمند در نگه‌داری فن

با پیشرفت IoT و فناوری داده‌های کلان، سکوی نظارت هوشمند به روش اصلی نگهداری فن‌ها تبدیل شده است. این مقاله به بررسی چهار جنبه ساختار سیستم، پارامترهای کلیدی نظارت، موارد کاربردی نمونه و نکات اجرایی می‌پردازد تا نشان دهد چگونه می‌توان از طریق نظارت آنلاین، تحلیل داده‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، هشدار زودهنگام نقص‌های فن و بهینه‌سازی تصمیمات عملیاتی را محقق کرد.

۱. ساختار سیستم و اجزای کلیدی

1. لایه حسگرها

• حسگر لرزش: ثبت سیگنال‌های لرزش بلبرینگ و بدنه؛

• حسگر دما: نظارت بر دمای بلبرینگ‌ها، سیم‌پیچی و محیط؛

• حسگر فشار/جریان: ثبت لحظه‌ای فشار شبکه لوله‌ها و تغییرات جریان هوا؛

• دسی‌بل‌متر: ثبت ناهنجاری‌های صوتی.

2. دروازه لبه

• مسئول تأیید اولیه داده‌ها، فشرده‌سازی و رمزنگاری؛ پشتیبانی از پروتکل‌های صنعتی مانند Modbus،OPC UA و غیره.

3. پلتفرم ابری و داده‌های بزرگ

• پایگاه داده سری زمانی: ذخیره‌سازی مؤثر حجم بالای داده‌های حسگرها؛

• انبار داده: ادغام سوابق کارکرد تاریخی، نگهداری و اطلاعات شرایط بیرونی.

4. تحلیل و بصری‌سازی

• داشبورد: نمایش لحظه‌ای شاخص‌های کلیدی؛

• سیستم هشدار: هشدارهای مبتنی بر آستانه/قوانین و رتبه‌بندی‌ها؛

• ماژول یادگیری ماشینی: ساخت مدل‌های پیش‌بینی نقص بر اساس طیف لرزش و افزایش دما.

۲. پارامترهای کلیدی نظارت و هشدار نقص

• تنظیم آستانه‌ها: مطابق با استانداردهای ISO 10816 و ISO 14694 و بهینه‌سازی مطابق با دستورالعمل‌های تجهیزات.

• آموزش مدل‌ها: آموزش مدل‌های جنگل تصادفی،LSTM با داده‌های شرایط نرمال و نقص برای پیش‌بینی‌های ۴۸ تا ۷۲ ساعت زودتر.

۳. موارد معمول کاربرد

1. نگهداری پیش‌بینی‌کننده فن‌های اصلی معدنی

• نصب نظارت لرزش و دما به صورت آنلاین، با استفاده از مدل LSTM پیش‌بینی ۶۰ ساعت قبل از نقص بلبرینگ، جلوگیری از حادثه توقف.

2. بهینه‌سازی کارایی انرژی فن‌های محلی در کارخانه‌های فلزی

• نظارت بر نسبت جریان هوا به قدرت، شناسایی نقاط عملیات صرفه‌جویی انرژی، افزایش کارایی سیستم 8%، صرفه‌جویی سالانه رسیدن به ۱۵ هزار kWh.

3. مدیریت چرخه عمر فن‌های تهویه اضطراری تونل‌ها

• یکپارچه‌سازی سوابق نگهداری و داده‌های عملکرد آنلاین، ارزیابی سلامت تجهیزات و تنظیم دوره نگهداری، کاهش هزینه‌های تعمیر 20%.

۴. نکات اجرایی و بهترین شیوه‌ها

1. تحقیق اولیه: ارزیابی شبکه محلی و شرایط تامین برق، انتخاب حسگرها و دروازه‌هایی با درجه صنعتی حفاظتی.

2. پیاده‌سازی مرحله به مرحله: شروع با آزمایش تک‌موردی در مقیاس کوچک و سپس گسترش به تمام کارخانه، تکرار چندین بار استراتژی‌های هشدار و مدل‌ها.

3. مدیریت داده‌ها: تعیین قوانین توضیحات یکنواخت، پاکسازی داده‌های ناقص و نامتعارف، تضمین دقت آموزش مدل و پیش‌بینی آنلاین.

4. هماهنگی تعمیر و نگهداری: تشکیل تیم‌های مشترک تعمیر و نگهداری و IT ، تعیین مراحل و دسترسی‌های پاسخ به نقص‌ها، تمرینات منظم.

5. بهینه‌سازی مداوم: بازبینی منظم نتایج هشدار، بروزرسانی الگوریتم‌ها و آستانه‌ها، گسترش قابلیت‌های پلتفرم با دستگاه‌ها و شرایط جدید.