Dengan kematangan teknologi IoT dan data besar, platform pemantauan pintar telah menjadi pusat kepada penyelenggaraan kipas. Artikel ini menerangkan bagaimana pemantauan dalam talian, analisis data, dan model ramalan membolehkan amaran awal kerosakan dan keputusan O&M yang dioptimumkan, dengan fokus kepada seni bina sistem, parameter pemantauan utama, kes penggunaan, dan keperluan pelaksanaan.
1. Seni Bina Sistem & Komponen Utama
Lapisan Sensor:
Sensor getaran menangkap isyarat getaran galas dan penutup.
Sensor suhu memantau suhu galas, penggulungan, dan sekitar.
Sensor tekanan/aliran merekodkan perubahan tekanan saluran dan aliran udara secara masa nyata.
Mikrometer bunyi mengesan anomali hingar.
Gateway Tepi:
Mengendalikan pengesahan data awal, mampatan dan penyulitan; menyokong protokol industri seperti Modbus dan OPC UA.
Platform Awan & Data Besar:
Pangkalan data siri masa menyimpan volum data sensor yang besar secara berkesan.
Gudang data mengintegrasikan operasi, penyelenggaraan, dan keadaan luaran sejarah.
Analitik & Visualisasi:
Papan pemuka untuk paparan KPI masa nyata.
Sistem amaran dengan amaran berperingkat mengikut ambang/peraturan.
Modul pembelajaran mesin (contohnya, spektrum getaran, kenaikan suhu) untuk membina model ramalan kerosakan.
2. Parameter Pemantauan Teras & Amaran Kerosakan
| Parameter | Jenis Kerosakan | Asas Amaran |
|---|---|---|
| Amplitud getaran | Ketidakseimbangan galas, kerosakan gear | Pecutan/perpindahan melebihi ambang |
| Spektrum frekuensi | Ketidakselarian, kelonggaran | Puncak ciri muncul dalam spektrum |
| Suhu galas | Pelinciran tidak mencukupi, beban berlebihan | Kenaikan suhu melebihi kecerunan yang ditetapkan |
| Tekanan/aliran saluran | Kebocoran, kerosakan injap | Aliran/tekanan yang diukur menyimpang ≥10% daripada reka bentuk |
| Paras hingar | Pemisahan aero, geseran mekanikal | Peningkatan mendadak atau puncak frekuensi tertentu |
Ambang: Rujuk kepada ISO 10816, ISO 14694, dan manual peralatan untuk penalaan.
Latihan Model: Latihan dengan data normal/kerosakan menggunakan Hutan Rawak, LSTM, dsb., untuk mencapai amaran awal 48–72 jam.
3. Kes Penggunaan
Penyelenggaraan Ramalan Kipas Utama Lombong:
Pemantauan getaran & suhu dalam talian + model LSTM memberi amaran awal 60 jam mengenai kegagalan galas, mengelakkan pemberhentian tidak dirancang.Pengoptimuman Kecekapan Kipas Kilang Metalurgi:
Pemantauan nisbah aliran/kuasa mengenal pasti titik penjimatan tenaga yang optimum, meningkatkan kecekapan sistem sebanyak 8% dan menjimatkan 150,000 kWh/tahun.Pengurusan Kitaran Hayat Kipas Kecemasan Terowong:
Mengintegrasikan rekod penyelenggaraan dengan data dalam talian untuk penilaian kesihatan dan penjadualan penyelenggaraan dinamik, mengurangkan kos pembaikan sebanyak 20%.
4. Keperluan Pelaksanaan & Amalan Terbaik
Prapenyiasatan: Menilai rangkaian dan kuasa di tapak, memilih sensor/gateway gred industri.
Pelaksanaan Berfasa: Pelancaran perintis pada mesin tunggal sebelum pelaksanaan sepenuhnya; menambah baik peraturan amaran dan model secara iteratif.
Pengurusan Data: Menyeragamkan tag, membersihkan data yang hilang/abnormal, memastikan ketepatan latihan model dan ramalan dalam talian.
Penyelarasan O&M: Membina pasukan gabungan O&M-IT, menetapkan proses dan kuasa tindak balas yang jelas, menjalankan latihan berkala.
Pengoptimuman Berterusan: Menyemak prestasi amaran, mengemas kini algoritma/ambang, dan memperluaskan fungsi platform untuk peralatan/senarai baru.
