Prediktivní údržba rotujících strojů pomocí vibrací a špiček: 8 kroků

2025 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2025-01-23 14:38

Rotující stroje, jako jsou větrné turbíny, vodní turbíny, indukční motory atd., Čelí různým druhům opotřebení a trhání. Většina těchto chyb a opotřebení způsobených abnormálními vibracemi v zařízení. Tyto stroje jsou často provozovány v těžkých podmínkách a s minimálními prostoji. Hlavní chyby, které se u nich vyskytují, jsou následující

• Nepravidelné radiální a tangenciální síly.
• Nepravidelné mechanické chování.
• Poruchy ložisek, chyby rotoru a koncového kroužku v případě indukce klece veverky
• Poruchy statoru motoru a excentricita vzduchové mezery v rotorech.

Tyto nepravidelné vibrace mohou mít za následek rychlejší degradaci stroje. Hluk a může ovlivnit mechanické chování stroje. Analýza vibrací strojů a prediktivní údržba poskytuje podrobné analýzy detekce, umístění a diagnostiky poruch na rotujících a pístových strojích pomocí vibrační analýzy. V tomto Instructable použijeme k překonání tohoto problému bezdrátový snímač vibrací. Tyto senzory jsou senzory průmyslové kvality a byly úspěšně nasazeny v mnoha aplikacích, jako je strukturální analýza civilní infrastruktury, vibrační analýza větrné turbíny, vibrační analýza vodní turbíny. V aplikaci Thing Speak budeme vizualizovat a analyzovat vibrační data. Zde předvedeme následující.

• Bezdrátové snímače vibrací a teploty.
• Analýza vibrací pomocí těchto senzorů.
• Shromažďování dat pomocí zařízení bezdrátové brány
• Odesílání vibračních dat na platformu Thing Speak IoT pomocí rozhraní Thing Speak MQTT API.

Krok 1: Specifikace hardwaru a softwaru

Specifikace softwaru

• Účet ThingSpeak
• Arduino IDE

Specifikace hardwaru

• ESP32
• Bezdrátový snímač teploty a vibrací
• Přijímač brány Zigmo

Krok 2: Pokyny ke kontrole vibrací u rotujících strojů

Jak již bylo zmíněno v posledním pokynu „Mechanická vibrační analýza indukčních motorů“. Aby se oddělily poruchy a vibrace identifikující poruchu, je třeba dodržovat určité pokyny. Krátká frekvence otáček je jedním z nich. Frekvence otáček jsou charakteristické pro různé poruchy.

• 0,01 g nebo méně - Vynikající stav - Stroj správně funguje.
• 0,35 g nebo méně - dobrý stav. Stroj funguje dobře. Není -li stroj hlučný, není nutná žádná akce. Může dojít k chybě excentricity rotoru.
• 0,75 g nebo více - hrubý stav - potřeba zkontrolovat motor, pokud stroj vydává příliš mnoho hluku, může dojít k chybě excentricity rotoru.
• 1 g nebo více - Velmi drsný stav - V motoru může být vážná chyba. Chyba může být způsobena poruchou ložiska nebo ohnutím tyče. Zkontrolujte hluk a teplotu
• 1,5 g nebo více- Úroveň nebezpečí- Je třeba opravit nebo vyměnit motor.
• 2,5 g nebo více -Těžká úroveň -Stroj okamžitě vypněte.

Krok 3: Získání hodnot snímače vibrací

Hodnoty vibrací, které získáváme ze senzorů, jsou v miliskách. Ty se skládají z následujících hodnot.

Hodnota RMS- průměrné průměrné čtvercové hodnoty podél všech tří os. Špičkovou až špičkovou hodnotu lze vypočítat jako

hodnota píku k špičce = hodnota RMS/0,707

• Minimální hodnota- minimální hodnota podél všech tří os
• Maximální hodnoty- hodnota špička na špičku podél všech tří os. Hodnotu RMS lze vypočítat pomocí tohoto vzorce

Hodnota RMS = hodnota špička -špička x 0,707

Dříve, když byl motor v dobrém stavu, jsme dostali hodnoty kolem 0,002 g. Když jsme to ale zkoušeli na vadném motoru, vibrace, které jsme zkoumali, byly asi 0,80 g až 1,29 g. Vadný motor byl vystaven vysoké excentricitě rotoru. Můžeme tedy zlepšit odolnost motoru vůči chybám pomocí snímačů vibrací.

Krok 4: Nastavení Thing Speak

K odesílání našich hodnot teploty a vlhkosti do cloudu používáme rozhraní ThingSpeak MQTT API. ThingSpeak je platforma IoT. ThingSpeak je bezplatná webová služba, která vám umožňuje shromažďovat a ukládat data ze senzorů v cloudu. MQTT je běžný protokol používaný v systémech IoT k připojení zařízení a senzorů nízké úrovně. MQTT se používá k předávání krátkých zpráv brokerovi a od něj. ThingSpeak nedávno přidal brokera MQTT, aby zařízení mohla odesílat zprávy do ThingSpeak. Z tohoto příspěvku můžete postupovat podle pokynů k nastavení kanálu ThingSpeak

Krok 5: Publikování hodnot na účet ThingSpeak

MQTT je architektura pro publikování/předplatné, která je vyvinuta především pro připojení zařízení s omezenou šířkou pásma a omezeným výkonem prostřednictvím bezdrátových sítí. Je to jednoduchý a lehký protokol, který běží přes sokety TCP/IP nebo WebSockets. MQTT přes WebSocket lze zabezpečit pomocí SSL. Architektura publikování/odběru umožňuje zasílání zpráv na klientská zařízení, aniž by zařízení muselo nepřetržitě dotazovat server.

Klient je jakékoli zařízení, které se připojuje k makléři a které může publikovat nebo se přihlásit k odběru témat pro přístup k informacím. Téma obsahuje informace o směrování pro makléře. Každý klient, který chce odesílat zprávy, je publikuje na určité téma a každý klient, který chce dostávat zprávy, se přihlásí k určitému tématu

Publikovat a přihlásit se k odběru pomocí ThingSpeak MQTT

• Publikování na kanály kanálu kanálu/„ID kanálu“/Publikovat/„WriteAPIKey“

• Publikování do určitého pole

  kanály/

  "channelID" /publish /fields /"fieldNumber" /"fieldNumber"

• Přihlaste se k odběru pole kanálu

  kanály/

  "channelID" /subscribe /"format" /"APIKey"

• Přihlaste se k odběru kanálu soukromého kanálu

  kanály/

  ID kanálu

  /subscribe/fields/"fieldNumber"/"format"

• Přihlaste se k odběru všech polí kanálu. kanály /

  "ID kanálu"/

  přihlásit se k odběru/pole/

  číslo pole

  /"apikey"

Krok 6: Vizualizace dat senzoru na ThingSpeak

Krok 7: E -mailové upozornění na vibrační upozornění

Pomocí apletů IFTTT dáváme uživateli hlášení o počasí v reálném čase. Další informace o nastavení IFTTT můžete projít tímto blogem. Implementovali jsme to tedy prostřednictvím ThingSpeak. E -mailové upozornění zasíláme uživateli vždy, když dojde ke změně teploty v počítači. Spustí e -mailové oznámení „Jaký krásný den“. Každý den kolem 10:00 (IST) budeme dostávat e -mailové oznámení

Krok 8: Celkový kód

Firmware tohoto nastavení najdete v tomto úložišti GitHub