Как известно, индустриальная облачная платформа GE Predix (https://indusoft.com.ua/products/ge-digital-ge-automation-controls/oblachnaya-platforma-iiot/ )  активно используется для сбора и анализа данных от промышленных активов. Наиболее перспективными, в настоящее время, считаются технологии Asset Analytics такие как APM, Predictive Insights и Digital Twins.

Недавно на сайте Predix для разработчиков появилась информация об еще одном интересном подходе, который использует данные реального времени для оценки состояния промышленных машин. Речь идет об анализе звуковых сигналов (аудио данных) от машин и получение ценных результатов из этого процесса.

Каждая машина вибрирует во время работы и эта вибрация создает звук. Различные режимы работы машины могут генерировать разные звуки, которые рассказывают о том в каком состоянии оборудование. Это напоминает процесс, когда опытный водитель по звуку может определить неисправность своего автомобиля.

Используя промышленный микрофон, разработчики этой технологии, измеряли звуковые сигналы двигателя железнодорожного локомотива. Звуковые сигналы собирались для разных режимов работы (например, когда двигатель работает на холостом ходу, при частичной или полной нагрузке). Затем по различным выборкам звуковых сигналов генерировались соответсвующие частотные диаграммы.

При измерении такого масштабного агрегата, как 12-цилиндровый локомотивный двигатель GE FDL, получается достаточно сложная диаграмма.

Причина, по которой выявлены множественные всплески частоты, связана с наличием у локомотива множества компонентов, таких как 12 цилиндров двигателя, подшипники, клапаны, коленчатый вал, корпус, топливная система и многое другое. Базовая частота – это та, на которой вращается вал, в этом случае это 1800 об/мин. Все остальные компоненты объединяются и дают сложный звуковой сигнал, который можно разобрать путем частотного анализа. Эксперты могут использовать эту диаграмму для сравнения данных базовой линии эталонного агрегата с данными другого двигателя, чтобы оценить, ухудшается ли состояние каждого конкретного компонента.

Так на приведенной разработчиками частотной характеристике двигателя можно выделить различные пики вибрации 1.X, 2.X, 3.X, 4.X и 5.Х, которые соответствуют разным компонентам, вибрирующим отдельно. Диаграмма свидетельствует, что двигатель относительно здоровый, потому, что полученные пики выявлены на «правильных» частотах. Однако, если у двигателя были бы проблемы, мы получили бы всплески на других частотах, что могло бы указывать на наличие аномалий.

С использованием служб Predix было разработано приложение, которое обеспечивает частотный анализ образца данных в формате WAV-файла для анализа.

 

Связывайтесь с нами (kiev@indusoft.com.ua) с целью анализа Вашего 10-20 секундного звукового фрагмента для частотного анализа машинных вибраций.

Юлія Запорожан
Нет Комментариев

Коментувати

Коментар
ім’я
Email
Web-cайт:

Підпишіться на новини руху 4.0