Cómo construir un sistema de advertencia de fallas para el transportador de singo de chips de papas?
La construcción de un sistema de advertencia de fallas para el transportador de Auger de chip de papas requiere comenzar desde cuatro aspectos: recopilación de datos, configuración de umbral, análisis de algoritmo y mecanismo de respuesta, y combinar las características de la industria alimentaria para lograr una advertencia precisa:
1. puntos de monitoreo clave y recopilación de datos
Los sensores de vibración (amplitud y frecuencia de monitoreo), los sensores de temperatura (monitoreo del aumento de la temperatura) y los transmisores de corriente (carga del motor de monitoreo) se instalan en partes vulnerables del transportador, como el cojinete principal del eje, el motor y las cuchillas en espiral .}, por ejemplo, un sensor de temperatura de temperatura de temperatura de la temperatura de la temperatura de la temperatura de la temperatura de la temperatura de la temperatura de la temperatura de la raíz de la raíz en la raíz de la raíz de la planta espiral. Se implementa un sensor actual en el extremo de entrada del motor para monitorear la fluctuación de corriente inicial y los cambios de carga operativa .
2. Configuración de umbral e identificación de anormalidad
Basado en los parámetros de fábrica de equipos y los datos de operación histórica, establece tres niveles de umbrales de advertencia:
ADVERTENCIA DE NIVEL 1 (valor de advertencia): si la amplitud de vibración excede los 2.5 mm/s, la temperatura del rodamiento es superior a 70 grados y la corriente del motor excede el 110% del valor nominal, indica que la carga del equipo es anormal;
Advertencia secundaria (umbral de falla): amplitud de vibración mayor o igual a 4 mm/s, temperatura mayor o igual a 85 grados, corriente mayor o igual al 120% del valor nominal, lo que indica el riesgo de desgaste o bloqueo del componente;
Respuesta de nivel 3 (valor de apagado): aumento de vibración anormal, aumento de temperatura repentina y tabaquismo, o disparo de sobrecarga actual desencadenante un apagado de emergencia .
3. Análisis de algoritmo y lógica de alerta temprana
Machine learning algorithms (such as random forests and LSTM) are used to build equipment health models and analyze the correlation of multi-sensor data. For example, when spiral blades are worn, the proportion of high-frequency components (>500Hz) En el espectro de vibración aumenta . combinados con fluctuaciones de corriente motor, se puede advertir el desgaste de la cuchilla 3-5 horas de anticipación . al mismo tiempo, anomalías periódicas (como picos de corriente una vez una hora) se identifican a través del análisis de la serie tiempo para determinar si son causados por materiales en edad y jé que jesx.
4. mecanismo de respuesta e integración del sistema
La señal de alerta temprana se lleva a la sala de control central en tiempo real a través de la plataforma industrial de Internet de las cosas (IIOT), y el operador se notifica por alarma de sonido y luz y SMS . El sistema de control de PLC integrado realiza la respuesta de la cascada de alerta temprana: el programa de la altura temprana de la altura temprana de la altura de primer nivel. Enlace el equipo aguas arriba para apagar . actualizar regularmente los parámetros del modelo de advertencia temprana y optimizar el umbral en combinación con el registro de mantenimiento del equipo puede reducir el tiempo de inactividad de la falla en más del 60%, lo que garantiza la continuidad de la línea de producción de papas fritas y la higiene de alimentos y la seguridad .
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