IoT と大データ技術の成熟に伴い、スマートモニタリングプラットフォームはファンメンテナンスの中核手段となっています。この記事では、システムアーキテクチャ、主要モニタリングパラメータ、典型的な応用事例、実施のポイントの4つの側面から、オンラインモニタリング、データ分析、予測モデルを活用して、ファンの故障予測と運用意思決定を最適化する方法を紹介します。
一、システムアーキテクチャと主要コンポーネント
センサー層
振動センサー：ベアリングとハウジングの振動信号を収集します;
温度センサー：ベアリング、巻線、環境温度を監視します;
圧力/流量センサー：管網の圧力と風量の変化をリアルタイムで記録します;
サウンドレベルメーター：異常音をキャッチします。
エッジゲートウェイ
データの初期検証、圧縮、暗号化を担当し、Modbus、OPC UAなどの工業プロトコルをサポートします;
クラウドプラットフォームと大データ
時系列データベース：大量のセンサーデータを効率的に保存します;
データウェアハウス：過去の運用、保守記録、外部の運転状況情報を統合します;
分析と可視化
ダッシュボード：主要指標をリアルタイムで表示します;
アラームシステム：閾値/ルールアラームとレベル分類を行います;
機械学習モジュール：振動スペクトルや温度上昇に基づいて故障予測モデルを構築します。
二、主要モニタリングパラメータと故障予測
パラメータ | 故障タイプ | 予測根拠 |
振動振幅 | ベアリングの不均衡、ギアの損傷 | 振動加速度または変位が閾値を超える |
スペクトラム特徴 | 軸の不整合、緩み | スペクトラムのピークが特徴周波数帯に現れる |
ベアリング温度 | 潤滑不足、過負荷 | 温度の上昇率が設定された勾配を超える |
管網圧力と風量 | パイプ漏れ、バルブの異常 | 実測風量/圧力が設計値から偏差 ≥10% |
騒音レベル | 気流の剥離、機械摩擦 | 音レベルが急上昇するか特徴的なピークが出現する |
閾値設定：ISO 10816、ISO 14694などの基準を参考にし、デバイスマニュアルを用いて最適化します。
モデルトレーニング：正常と故障状態のデータを用いてランダムフォレスト、LSTMなどのモデルをトレーニングし、48–72時間前に予測します。
三、典型的な応用事例
鉱山主ファンの予測保守
オンライン振動と温度モニタリングを展開し、LSTMモデルを使用して、60時間前にベアリング故障を予測し、停機事故を回避します。
冶金工場の局部ファンのエネルギー効率最適化
風量と電力比をモニタリングし、省エネ運転点を発見してシステム効率を8%向上させ、年間電力節約量は15万kWhに達します。
トンネル緊急排気ファンのライフサイクル管理
メンテナンス記録とオンライン運用データを統合し、機器の健康評価とメンテナンスサイクルの動的調整を実現し、修理費用を20%削減します。
四、実施要点とベストプラクティス
事前調査：現場のネットワークと電源条件を評価し、工業防護等級をサポートするセンサーとゲートウェイを選定します。
段階的展開：まず小範囲で単一機器を試験し、徐々に全施設へ拡張し、警報戦略とモデルを何度も改善します。
データガバナンス：統一されたタグルールを制定し、欠落および異常データをクリーンアップし、モデル訓練とオンライン予測の精度を確保します。
運用保守連携：運用保守とIT合同チームを設立し、故障対応プロセスと権限を明確にし、定期的に演習を行います。
継続的最適化：予測効果を定期的にレビューし、アルゴリズムと閾値を更新し、新しい設備と新しいシーンにプラットフォーム機能を拡張します。
