IoT 및 빅데이터 기술이 성숙함에 따라, 스마트 모니터링 플랫폼은 팬 유지 관리의 핵심 수단이 되었습니다. 본문에서는 시스템 구조, 주요 모니터링 매개변수, 대표적인 적용 사례 및 구현 요점을 네 가지 측면에서 설명하며, 온라인 모니터링, 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 팬 고장 예측 및 운영 최적화를 실현하는 방법을 소개합니다.
1. 시스템 구조와 주요 구성 요소
센서 층
진동 센서: 베어링과 케이스의 진동 신호를 수집합니다;
온도 센서: 베어링, 권선 및 환경 온도를 모니터링합니다;
압력/유량 센서: 배관망의 압력과 풍량 변화를 실시간 기록합니다;
소음계: 이상 소음을 포착합니다.
엣지 게이트웨이
데이터의 초기 검증, 압축 및 암호화를 담당하며, Modbus, OPC UA 등의 산업 프로토콜을 지원합니다;
클라우드 플랫폼 및 빅데이터
시계열 데이터베이스: 대량의 센서 데이터를 효율적으로 저장합니다;
데이터 웨어하우스: 역사적 운영, 유지보수 기록 및 외부 작업 정보를 통합합니다;
분석과 시각화
대시보드: 주요 지표를 실시간으로 표시합니다;
알람 시스템: 임계값/규칙 알람 및 레벨링 경보;
기계 학습 모듈: 진동 스펙트럼, 온도 상승을 기반으로 고장 예측 모델을 구축합니다.
2. 핵심 모니터링 매개변수 및 고장 경고
매개변수 | 고장 유형 | 경고 기준 |
진동 진폭 | 베어링 불균형, 기어 손상 | 진동 가속도 또는 변위가 임계값 초과 |
스펙트럼 특성 | 축 정렬 편차, 느슨함 | 스펙트럼 피크가 특정 주파수 대역에 나타남 |
베어링 온도 | 윤활 부족, 과부하 | 온도 상승 속도가 설정된 경사 초과 |
배관망 압력 및 풍량 | 파이프 누출, 밸브 이상 | 실측 풍량/압력이 설계값에서 벗어남 ≥10% |
소음 수준 | 공기역학적 분리, 기계적 마찰 | 소음 수준 급증 또는 스펙트럼에 특정 피크 출현 |
임계값 설정: ISO 10816, ISO 14694 등의 표준을 참조하고 장비 매뉴얼을 조합하여 조정합니다.
모델 훈련: 정상 및 고장 작동 조건 데이터를 사용하여 랜덤 포레스트,LSTM 등의 모델을 훈련하여 사전 예측을 48–72 시간 전에 실현합니다.
3. 대표적인 적용 사례
광산 주풍기 예측 유지보수
온라인 진동 및 온도 모니터링을 배치하여 LSTM 모델과 결합하여 60 시간 전에 베어링 고장을 예측하여 정지 사고를 방지합니다.
제철소 국부 팬 에너지 효율 최적화
풍량과 전력비를 모니터링하여, 에너지 절약 운영점을 찾아 시스템 효율성을 8% 향상시키고, 연간 전기 소비를 15만 kWh까지 절감합니다.
터널 비상 환기팬 전 수명 주기 관리
유지보수 기록과 온라인 운영 데이터를 연결하여, 장비의 건강도를 평가하고 유지보수 주기를 동적으로 조정함으로써 유지비용을 20% 줄입니다.
4. 구현 요점 및 최상의 관행
초기 조사: 현장 네트워크 및 전원 조건을 평가하고 산업 방호 등급을 지원하는 센서 및 게이트웨이를 선택합니다.
단계별 배치: 먼저 소규모 파일럿 단위로 시작하고, 점차 전체 플랜트로 확장하여 경보 전략 및 모델을 지속적으로 완성합니다.
데이터 관리: 통일된 레이블 규칙을 설정하고, 누락된 데이터 및 이상 데이터를 정리하여 모델 훈련 및 온라인 예측의 정확성을 보장합니다.
운영 및 유지보수 협업: 운영 및 IT 협력 팀을 구성하여 고장 대응 프로세스와 권한을 명확히하고 정기적으로 연습합니다.
지속적인 최적화: 경고 효과를 정기적으로 되돌아보고, 알고리즘 및 임계값을 업데이트하며 새 장비 및 시나리오와 결합하여 플랫폼 기능을 확장합니다.
