Avec la maturité des technologies IoT et des mégadonnées, les plateformes de surveillance intelligentes sont devenues centrales pour la maintenance des ventilateurs. Cet article explique comment la surveillance en ligne, l'analyse de données et les modèles prédictifs permettent d'anticiper les défaillances et d'optimiser les décisions O&M, en se concentrant sur l'architecture du système, les paramètres de surveillance clés, les cas d'application et les éléments essentiels de mise en œuvre.
1. Architecture du Système & Composants Clés
Couche de Capteurs :
Capteurs de vibration capturent les signaux de vibration des roulements et du carter.
Capteurs de température surveillent les roulements, les bobinages et les températures ambiantes.
Capteurs de pression/débit enregistrent les changements de pression et de débit en temps réel dans les conduits.
Sonomètres détectent les anomalies sonores.
Passerelle Edge :
Gère la validation initiale des données, la compression et le cryptage ; prend en charge des protocoles industriels comme Modbus et OPC UA.
Plateforme Cloud & Big Data :
Bases de données temporelles stockent efficacement de grands volumes de données de capteurs.
Entrepôt de données intègre les conditions historiques d'opération, de maintenance et externes.
Analytique & Visualisation :
Tableaux de bord pour l'affichage des KPI en temps réel.
Systèmes d'alarme avec alertes graduées par seuils/règles.
Modules d'apprentissage machine (par ex., spectre de vibration, élévation de température) pour construire des modèles de prédiction des défaillances.
2. Paramètres de Surveillance Principaux & Avertissements de Défaillance
| Paramètre | Type de Défaillance | Base d'Avertissement |
|---|---|---|
| Amplitude des vibrations | Déséquilibre des roulements, dommage des engrenages | Accélération/déplacement dépasse le seuil |
| Spectre de fréquence | Désalignement, desserrage | Apparition de pics caractéristiques dans le spectre |
| Température des roulements | Lubrification insuffisante, surcharge | L'élévation de température dépasse le gradient défini |
| Pression/débit des conduits | Fuite, défaillance de vanne | Le débit/la pression mesuré(e) dévie ≥10% de la conception |
| Niveau de bruit | Séparation aérodynamique, friction mécanique | Augmentation brusque ou pic de fréquence spécifique |
Seuils : Référez-vous aux normes ISO 10816, ISO 14694 et aux manuels d'équipement pour le réglage.
Entraînement des Modèles : Entraîner avec des données normales/défaillantes en utilisant Random Forest, LSTM, etc., pour obtenir une alerte anticipée de 48 à 72 heures.
3. Cas d'Application
Maintenance Prédictive pour Ventilateur Principal de Mine :
La surveillance en ligne des vibrations et de la température, combinée au modèle LSTM, a permis une alerte de 60 heures pour une défaillance de roulement, évitant un arrêt imprévu.Optimisation de l'Efficacité des Ventilateurs d'Usine Métallurgique :
La surveillance du rapport débit/puissance a identifié des points optimaux d'économie d'énergie, améliorant l'efficacité du système de 8% et économisant 150 000 kWh/an.Gestion du Cycle de Vie des Ventilateurs d'Urgence de Tunnel :
L'intégration des dossiers de maintenance avec des données en ligne pour l'évaluation de la santé et la planification dynamique de la maintenance a réduit les coûts de réparation de 20%.
4. Éléments Essentiels & Meilleures Pratiques de Mise en Œuvre
Pré-enquête : Évaluer le réseau et l'alimentation sur site, sélectionner des capteurs/passerelles de qualité industrielle.
Déploiement Progressif : Piloter sur des machines uniques avant le déploiement à l'échelle de l'usine ; affiner les règles d'alarme et les modèles de manière itérative.
Gouvernance des Données : Standardiser les balises, nettoyer les données manquantes/anormales, garantir l'exactitude de l'entraînement du modèle et de la prédiction en ligne.
Coordination O&M : Constituer une équipe conjointe O&M-IT, définir des processus de réponse clairs et une autorité précise, et organiser des exercices réguliers.
Optimisation Continue : Réviser la performance des avertissements, mettre à jour les algorithmes/seuils, et étendre les fonctions de la plateforme pour de nouveaux équipements/scénarios.
