Ahogy az IoT és a big data technológiák érnek, az intelligens megfigyelő platformok a ventilátor karbantartásának központi eszközévé válnak. Ez a cikk a rendszer architektúráját, a kulcsfontosságú monitorozási paramétereket, a tipikus alkalmazási eseteket és a megvalósítási kulcspontokat mutatja be, hogyan lehet online megfigyeléssel, adat-elemzéssel és előrejelző modellekkel elérni a ventilátor hibajelzést és a karbantartási döntések optimalizálását.
1. Rendszerarchitektúra és kulcskomponensek
Érzékelő réteg
Rezgésérzékelő: gyűjti a csapágy és a ház rezgésjeleit;
Hőmérséklet-érzékelő: figyeli a csapágy, a tekercs és a környezeti hőmérsékletet;
Nyomás/Áramlásérzékelő: valós időben rögzíti a hálózati nyomás és légmennyiség változásait;
Hangszintmérő: Zajszint rendellenességeket észlel.
Perem gateway
Felelős az adatok előzetes validációjáért, tömörítéséért és titkosításáért, támogatja a Modbus és OPC UA ipari protokollokat;
Felhőplatform és big data
Idősoros adatbázis: Hatékony tárolás nagymennyiségű érzékelő adat számára;
Adatraktár: Integrálja a történeti működési, karbantartási rekordokat és külső munkafeltételek információit;
Elemzés és vizualizáció
Irányítópult: Valós idejű kulcsfontosságú mutatók megjelenítése;
Riasztórendszer: Küszöb/szabály alapú riasztások szintek szerint;
Gépi tanulás modul: Rezgésspektrum és hőmérséklet-emelkedés alapján hibajelzés modell építése.
2. Kulcsfontosságú mérési paraméterek és hibajelzések
Paraméter | Hibatípus | Jelzés alapja |
Rezgés amplitúdó | Csapágy kiegyensúlyozatlanság, fogaskerék károsodás | Rezgés gyorsulás vagy elmozdulás meghaladja a küszöböt |
Spektrum jellemzők | Tengely középvonal eltérés, lazulás | Spektrum csúcs jellemző frekvenciasávban |
Csapágyhőmérséklet | Kenéshiány, túlterhelés | Hőmérséklet-emelkedés sebessége meghaladja a beállított gradienst |
Csőhálózati nyomás és légmennyiség | Csőszivárgás, szelep rendellenesség | Mért légmennyiség/nyomás eltérése a tervezett értéktől ≥10% |
Zajszint | Légszeparáció, mechanikai súrlódás | Hirtelen zajszint növekedés vagy jellemző csúcs a spektrumban |
Küszöbérték beállítás: Hivatkozva az ISO 10816 ésISO 14694 szabványokra, finomítva az eszközkézikönyv alapján.
Modellképzés: Normál és hibás üzemállapot adatokkal képezze a random forest,LSTM modelleket a 48–72 órás előrejelzés érdekében.
3. Tipikus alkalmazási esetek
Bányák fő ventilátorainak előrejelző karbantartása
Online rezgés- és hőmérséklet-figyelés telepítése, LSTM modellel előre 60 órával csapágyhiba jelzés, elkerülve a leállásokat.
Metallurgiai üzemek lokális ventilátorainak energiahatékonyság optimalizálása
A légmennyiség és teljesítmény arányának figyelése, az energiatakarékos üzem elérésével javítja a rendszerhatékonyságot 8%-kal, éves energiamegtakarítás eléri a 15 ezer kWh-t.
Alagútsürgősségi szellőztető teljes életciklusának kezelése
Összekapcsolja a karbantartási nyilvántartásokat és az online működési adatokat, ezzel megvalósítva a berendezés egészségi állapotának értékelését és a karbantartási ciklus dinamikus kiigazítását, csökkentve a karbantartási költségeket 20%-kal.
4. Megvalósítási kulcspontok és legjobb gyakorlatok
Előzetes felmérés: Értékelje a helyszíni hálózati- és energiaszolgáltatási feltételeket, válassza ki az ipari védelmi szintet támogató érzékelőket és átjárókat.
Lépésenkénti bevezetés: Kezdje kicsiben egyetlen berendezéssel, majd fokozatosan terjessze ki az egész üzemi rendszerre, többször iterálva tökéletesítse a riasztási stratégiát és modelleket.
Adatkezelés: Dolgozzon ki egységes címkészleteket, tisztítsa meg a hiányos és rendellenes adatokat, hogy biztosítani lehessen a modellképzés és az online előrejelzés pontosságát.
Karbantartási együttműködés: Alakítson ki közös karbantartási és IT csapatot, határozza meg a hibakezelési folyamatokat és jogosultságokat, rendszeresen gyakorolja az eljárásokat.
Folyamatos optimalizálás: Rendszeresen vizsgálja felül a hibaérzékelés hatékonyságát, frissítse az algoritmusokat és küszöbértékeket, új berendezések és új helyzetek kombinálásával bővítse a platform funkcióit.
