Діагностика стану механізмів

Про компанію

ТОВ «Еліус-М» створено в 2008 р.
Наш девіз: Making equipment smart – Робимо обладнання розумним
Основні напрямки діяльності:
Розробка, виготовлення, впровадження та супровід систем автоматизації технологічних процесів і виробництв в основних галузях промисловості: нафта і газ; енергетика; машинобудування виробництво будівельних матеріалів; харчова промисловість; розробка нових технологій, innovation – industry 4.0.

Представляємо Вашій увазі розробку – «Діагностика стану механізмів» , яка поєднує два напрямки Industry 4.0: Предиктивне обслуговування (Predictive maintenance) та Промисловий Інтернет речей (IIoT). Предиктивне технічне обслуговування є набагато більш ефективним в порівнянні з планово-попереджувальним і може забезпечувати 10-ти кратне зниження витрат на технічне обслуговування і часу простою.
Предиктивне технічне обслуговування є набагато більш ефективним в порівнянні з планово-попереджувальним і може забезпечувати 10-ти кратне зниження витрат на технічне обслуговування і часу простою.
Отже наша ідея полягає в наступному: сам електродвигун є досить об’єктивним датчиком стану механізму, який він приводить в дію. Одним з параметрів, яким характеризується взаємозв’язок привід-механізм є момент на валу електродвигуна. Ми припускаємо, що аналіз моменту на валу приводного електродвигуна дасть нам можливість оцінити поточний стан самого механізму.

діагностика механізмів

Нами розроблений розрахунковий модуль і відповідне ПО для вирішення даного завдання для асинхронного електродвигуна.
Що далі робити з цими даними? Отримані дані піддаються дослідженню за допомогою відомих математичних методів аналізу сигналів, таких як цифрова фільтрація, спектральний аналіз, обчислення інших метрик. Отримана множина параметрів сигналу моменту надходить в якості вхідних даних нейронної мережі, яка після «навчання» повинна розпізнавати ступінь відхилення реального стану механізму від ідеального. При перевищенні певного порогу «не ідеальності» нейронна мережа видасть повідомлення про необхідність технічного огляду та прийнятті рішення про проведення ремонтних або профілактичних робіт.
При тривалому накопиченні даних (Big Data) і їх аналізі для типових механізмів можна говорити про більш детальну діагностику якості роботи також і окремих вузлів механізму. Дана технологія дозволяє робити як довгострокові прогнози, так і оперативний аналіз передаварійного стану механізму.
Таким чином, отримуємо потужний інструмент для предиктивної діагностики промислових установок. Ми вважаємо, що технологія аналізу моменту двигуна може використовуватися як самостійно, так і в поєднанні з іншими відомими методиками: вібраційний аналіз, температурний аналіз, що в будь-якому випадку підвищує достовірність прогнозів.
На даний момент нами розроблено пристрій, готовий до встановлення на промисловому обладнанні. В цьому пристрої ми реалізували доступ за допомогою 3G, що дає можливість отримувати дані через Інтернет. А в цьому і є суть IIoT – використання пристроїв поєднаних через Iнтернет для отримання нових, раніше відсутніх, можливостей.

Контакти: www.elius.com.ua E-mail: guzik.igor@elius.com.ua; Teл. +380501676725

Svitlana Gryntsevytch
Нет Комментариев

Коментувати

Коментар
ім’я
Email
Web-cайт:

Підпишіться на новини руху 4.0