Machines Fault Detection 2.0
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về Machines Fault Detection
Công nghệ chẩn đoán được sử dụng để tăng hiệu quả máy quay trong hệ thống năng lượng bằng cách phát hiện các lỗi sắp tới. Máy quay nhỏ thường không có trên tàu các đơn vị chẩn đoán. Các đơn vị chẩn đoán di động rất tốn kém và đòi hỏi thông tin rất chi tiết về máy móc được theo dõi, từ đường kính của các yếu tố lăn trong vòng bi, đến số lượng thanh cánh quạt. Vì vậy, có một khu vực cơ hội để phát triển một đơn vị chẩn đoán chi phí thấp mà không yêu cầu thông tin máy chi tiết. Điện thoại thông minh hiện đại có vẻ phù hợp với nhiệm vụ này bởi vì chúng có khả năng thu thập dữ liệu âm thanh và rung động tích hợp và khả năng tính toán đáng kể. Tuy nhiên, chúng có những hạn chế về phần cứng so với các đơn vị chẩn đoán hiện đại như tốc độ lấy mẫu dữ liệu và độ nhạy cảm biến.
Một tập hợp các động cơ cảm ứng được kiểm tra trong cả hai, điều kiện lành mạnh và bị lỗi (cánh quạt không cân bằng, vòng bi bị hư hỏng và thanh cánh quạt bị hỏng) để phân tích rung động và tín hiệu âm thanh được ghi lại bằng điện thoại thông minh. Sau đó, dữ liệu được ghi lại được phân tích để xác định các chữ ký phát thải lành mạnh và bị lỗi. Tổng cộng khoảng 85 phút phát thải âm thanh và khoảng 125 phút dữ liệu rung động được ghi lại dọc theo tất cả các điều kiện hoạt động khác nhau. Kết quả cho thấy có thể ước tính tốc độ quay của máy và phát hiện lỗi với các bản ghi điện thoại thông minh. Chữ ký bị lỗi của phát thải âm thanh nằm giữa 4 KHz & 8 KHz dưới dạng các cụm tần số cường độ cao và tốc độ có thể được ước tính bằng cách sử dụng sóng hài tần số quay cơ học hiện diện giữa 100 Hz- 1 KHz. Tương tự như vậy Rung chữ ký bị lỗi nằm dọc theo phổ tần số ở dạng đỉnh cường độ cao và tốc độ quay có thể được ước tính bằng cách sử dụng tần số rung động cao điểm. Cuối cùng, một ứng dụng Android đầy đủ chức năng được phát triển dựa trên kết quả kiểm tra để tự động phát hiện tốc độ vận động và tình trạng sức khỏe. Kiểm tra xác thực cho thấy độ chính xác 90% trong phát hiện lỗi.