IoT және үлкен деректер технологияларының дамуымен, ақылды мониторинг платформасы желдеткіш қызмет көрсетудің негізгі құралына айналды. Бұл мақалада жүйе архитектурасы, маңызды мониторинг параметрлері, типтік қолдану жағдайлары және іске асыру мәселелерінен, онлайн мониторинг, деректерді талдау және болжау модельдері арқылы желдеткіштің ақауларын алдын ала анықтау және техникалық қызмет көрсету шешімдерін оңтайландыру жолдары түсіндіріледі.
I. Жүйе архитектурасы және негізгі компоненттер
Сенсор қабаты
Діріл сенсоры: подшипник пен қаптаманың дірілін жинау;
Температура сенсоры: подшипник, орауыш және қоршаған орта температураларын бақылау;
Қысым/ағын сенсоры: желілік қысым мен желдеткіш мөлшерін уақытында жазу;
Шудың деңгейін өлшеуіш: шудың аномалияларын анықтау.
Шеткі шлюз
Мәліметтердің бастапқы тексеруі, қысуы және шифрлауы үшін жауапты, Modbus, OPC UA тәрізді өнеркәсіптік хаттамаларды қолдайды;
Бұлт платформасы және үлкен деректер
Уақыттық деректер қоры: үлкен сенсор деректерін тиімді сақтау;
Деректер қоймасы: тарихи жұмыс, қызмет көрсету жазбалары және сыртқы жұмыс шарттарын біріктіру;
Талдау және визуализация
Панельдік тақта: маңызды көрсеткіштерді нақты уақытты көрсету;
Құлақтандыру жүйесі: порог/ережелер шекті күту және деңгейлік бөлулер;
Машиналық оқыту модулі: діріл спектрі, температура көтерілу сияқты параметрлерге негізделіп, ақау болжау модельдерін құру.
II. Негізгі мониторинг параметрлері мен ақау ескертуі
Параметр | Ақау түрі | Ескерту негізі |
Діріл амплитудасы | Подшипник теңгерімсіздігі, тісті доңғалақтың зақымдалуы | Дірілдің үдеуі немесе қозғалысы порогтан асып кетеді |
Спектрлік ерекшелік | Осьтік үйлесім бұзылуы, бос | Спектрлік шыңның ерекше жиілік диапазонында болуы |
Подшипник температурасы | Майлау жеткіліксіздігі, шамадан тыс жүктеме | Температура көтерілу жылдамдығы белгіленген градусынан асып кетеді |
Желілердегі қысым мен ағын | Құбырлардың ағуы, клапан ақауы | Өлшенген ағынның/қысымның жобалық мәннен ауытқуы ≥10% |
Шудың деңгейі | Аэродинамикалық бөліну, механикалық соқтығысу | Шудың деңгейінің күрт көтерілуі немесе спектрде ерекше шыңның болуы |
Порогты анықтау: ISO 10816 және ISO 14694 стандарттарына сәйкес, құрал мануалдарымен үйлесімде реттеу.
Модельдерді дайындау: Нормалды және ақау жұмыс деректерін қолдану арқылы кездейсоқ орман, LSTM тәрізді модельдерді дайындап, 48–72 сағат бұрын ескерту мүмкіндігін алу.
III. Типтік қолдану жағдайлары
Кеніштің негізгі желдеткіштеріне алдын ала қызмет көрсету
Діріл мен температураны онлайн мониторинг жасау, LSTM моделін қолдану арқылы 60 сағат бұрын подшипниктердің ақауын алдын ала анықтау, тоқтату оқиғаларының алдын алу.
Металлургиялық заводтың жергілікті желдеткіштерінің тиімділігін оңтайландыру
Ағын мен қуат теңгерімін мониторинг жасау, энергияны үнемдейтін жұмыс нүктесін анықтау, жүйе тиімділігін 8% арттыру, жылына 15 мың kWh электр қуатын үнемдеу.
Туннельдің шұғыл желдеткіштерінің толық өмірлік циклін басқару
Техникалық қызмет көрсету жазбалары мен онлайн жұмыс деректерін біріктіру, құралдардың денсаулық жағдайы мен техникалық қызмет көрсету кезеңдерін динамикалық түрде реттеу арқылы жөндеу шығындарын 20% төмендету.
IV. Іске асыру мәселелері мен үздік тәжірибелер
Алдын ала зерттеу: жергілікті желі және қуат көздері жағдайларын бағалау, өнеркәсіптік қорғаныс деңгейіне қолдау көрсетілетін сенсорлар мен шлюздерді таңдау.
Кезеңдік орналастыру: алдымен шағын аймақта бір құралды сынау, содан кейін біртіндеп бүкіл зауытқа кеңейту, ескерту стратегиялары мен модельдерін бірнеше рет нақтылау.
Деректерді басқару: бірыңғай белгілер ережелерін орнату, жоғалған және аномальды деректерді тазалау, модельдерді дайындау мен нақты уақытты болжаудың дәлдігін қамтамасыз ету.
Техникалық қолдау және IT координациясы: техникалық және ақпараттық технология мамандарынан бірлесе отырып команда құру, ақауларға жауап беру процедуралары мен рұқсаттарды анықтау, тұрақты жаттықтыру.
Үздіксіз оңтайландыру: ескерту әсерін тұрақты талдау, алгоритмдер мен шекті мәндерді жаңарту, жаңа құралдар мен жаңа жағдайларға байланысты платформалық функцияларды кеңейту.
