Мониторинг состояния
Мониторинг состояния - это непрерывная или периодическая регистрация и анализ технического состояния машин, систем или процессов. Цель этой стратегии технического обслуживания - выявить отклонения от нормального состояния на ранней стадии, избежать незапланированных простоев и продлить срок службы машин.
Типичными физическими параметрами, которые отслеживаются в системе мониторинга состояния (CMS), являются вибрация, температура, давление, качество масла и смазки и звуковые сигналы.
Режим работы мониторинга состояния
Основой мониторинга состояния является обнаружение состояния с помощью датчиков, таких как датчики вибрации, датчики давления и температуры или системы контроля частиц в гидравлических жидкостях.
Данные измерений передаются по сети, беспроводной или проводной, в центральную систему мониторинга, где происходит документация, сравнение с эталонными или предельными значениями и анализ с помощью автоматической обработки данных измерений. На этапе диагностики выявляются аномалии и характер повреждений, что позволяет своевременно планировать необходимые меры по техническому обслуживанию.
Площади применения
Мониторинг состояния в первую очередь используется в Индустрии 4.0 и на "умных фабриках". Типичные области применения включают мониторинг оборудования на электростанциях, мониторинг турбин или генераторов, мониторинг поворотных систем питания, таких как насосы, компрессоры, электрические двигатели или инструменты, а также мониторинг процессов в технологическом оборудовании. Мониторинг состояния также играет центральную роль на таких высокочувствительных площадях, как прокатные станы, авиация или железнодорожный транспорт.
Мониторинг состояния в контексте профилактического техобслуживания и Индустрии 4.0
Таким образом, записанные данные о состоянии служат основой для профилактического техобслуживания (технического обслуживания по состоянию). Используя такие методы, как анализ сигналов, распознавание образов или анализ акустической эмиссии, можно безопасно прогнозировать даже сложные повреждения машин. Современные решения используют машинное обучение, мониторинг состояния на основе больших данных и промышленный Интернет вещей (IIoT) для оценки даже больших объемов данных в режиме реального времени.