Analyse der physikalischen Eigenschaften des Luftkompressors

1. Analyse der Kernfunktionen des Luftkompressors

Luftkompressoren als Schlüssel-Antriebsmittel in der industriellen Produktion haben die Kernfunktion, elektrische oder mechanische Energie in Gasdruckenergie umzuwandeln, um eine stabile und saubere Druckluftquelle für verschiedene pneumatische Systeme bereitzustellen. Diese Anlage wird weit verbreitet in automatisierten Steuersystemen, pneumatischen Antrieben und Prozessgasszenarien.

Während des Betriebs des Luftkompressors entstehen durch mechanischen Verschleiß, Wärmespannungsänderungen und Medienverschmutzung eine Reihe typischer Verlustphänomene, darunter:

◆Die oxidative Alterung des Schmieröls führt zu einer Abnahme der Schmierleistung

◆Luftfilter verstopft verursacht erhöhten Einluftwiderstand

◆Kühlerstaub verursacht geringere Wärmeaustauscheffizienz

◆Verschleiß der Ventilscheiben verursacht Verschlechterung der Dichtungsleistung

◆Lagerschleiß führt zu einer geringeren mechanischen Effizienz

Diese Verluste wirken sich direkt auf die Betriebseffizienz und die Gasqualität der Anlage aus. Studien haben gezeigt, dass die wichtigsten Ausfallmuster des Luftkompressors einschließlich Lagerschleiß, Ventilscheibenmüdigkeitsbruch, erhöhter Rotorspalt und Alterung der Motorisolierung sind, die nicht nur die Energieeffizienz der Anlage reduzieren, sondern auch ungeplante Ausfallzeiten auslösen können, die sich auf die Stabilität und Sicherheit der gesamten Produktionslinie auswirken.

Daher kann der Aufbau eines Modells zur Bewertung des Gesundheitszustands auf der Grundlage physikalischer Eigenschaften dazu beitragen, den Übergang von passiver Wartung zu prädiktiver Wartung zu ermöglichen und das gesamte Lebenszyklus-Management der Anlage zu verbessern.

2. Schlüsselbetriebsparameter des Luftkompressors

Definition des Gesundheitszustandes

Basierend auf dem Betriebszustand der Anlage und den historischen Reparaturaufzeichnungen wird der Gesundheitszustand des Luftkompressors in folgende Klassen unterteilt:

3. Datenmodellaufbau

1. Aufbau physischer Antriebsmerkmale

Basierend auf dem Betriebsmechanismus des Luftkompressors werden die folgenden Schlüsselmerkmale erstellt:

2. Anomaliererkennungsmodell

Anomalien werden mit dem Isolation Forest-Algorithmus erkannt. Der Algorithmus ist eine auf Baumstrukturen basierende unbeaufsichtigte Anomalien-Erkennungsmethode, deren Kernprinzip darin besteht, dass Anomalienpunkte aufgrund ihrer Entfernung von den meisten Datenverteilungen leichter isoliert werden können, indem sie recursiv zufällig Merkmale auswählen und den Probenraum aufteilen.

2.1 Algorithmische Vorteile

◆Gute Verarbeitungsfähigkeit für hochdimensionale Daten

◆Keine Kennzeichnungsdaten erforderlich, geeignet für industrielle Standorte

◆Niedrige Komplexität für Echtzeit-Prüfungen

◆Hohe Erkennungsempfindlichkeit gegen Anomalien

2.2 Algorithmische Prinzipien

Isolierte Wälder ermöglichen die Isolierung von Datenpunkten durch den Aufbau mehrerer isolierter Bäume (iTrees). Jeder isolierte Baum unternimmt den folgenden Prozess:

◆Zufällig eine Dimension auswählen

◆Wählen Sie zufällig einen Trennpunkt zwischen dem Maximum und dem Minimum des Merkmals aus

◆Wiederholen Sie den obigen Vorgang rekursiv, bis alle Datenpunkte isoliert sind

Abbildung 1: Isolierter Waldalgorithmus Beispiel 1

Normale Datenpunkte benötigen mehr Spaltungsschritte, um isoliert zu werden, während außergewöhnliche Punkte aufgrund ihrer Spärlichkeit oft in weniger Schritten isoliert werden.

Abbildung 2: Isolierter Waldalgorithmus Beispiel 2

2.3 Modellanwendungsprozess

◆Vorverarbeitung der Daten: Standardisierte Verarbeitung, Beseitigung der Größeneinflüsse

◆Auswahl der Merkmale: Wählen Sie wichtige physikalische Parameter als Eingabemerkmale

◆Modelltraining: Training von isolierten Waldmodellen auf der Grundlage historischer Normaldaten

◆Anomaliererkennung: Berechnung der Anomalienpunkte für neue Datenpunkte

◆Schwellenwerteinstellung: Festlegung von Schwellenwerten zur Bestimmung von Ausnahmen basierend auf den Geschäftsanforderungen

Gesundheitsprüfung und Frühwarnstrategien

Erstellen Sie ein mehrstufiges Gesundheitsbewertungssystem, das den Gesundheitszustand eines Geräts auf einen Wert zwischen 0 und 1 quantifiziert:

Systemintegration

Das System liefert Gesundheitsdiagnosen und Diagnoseberichte und zeigt Gesundheitstrends visualisiert. Benutzer können Zeitbereiche, Standorte und Geräte auswählen, um die folgenden Visualisierungen zu erhalten:

1. Funktionsmodule

◆Datenabfragemodul: Unterstützt die Abfrage historischer Daten nach Zeit, Standort, Gerät usw.

◆Gesundheitsbewertungsmodul: Echtzeit-Berechnung der Gesundheitsbewertung von Geräten

◆Modul zur Erkennung von Anomalien: Erkennung von Anomalien

◆Frühwarn-Push-Modul: Frühwarnmeldungen rechtzeitig senden

◆Modul zur Erstellung von Berichten: Automatische Erstellung von Diagnoseberichten

Abbildung 3: Echtzeit-Betriebsdaten

2. Visualisierung

◆Trendkurve der Gesundheitsbewertung

◆Schlüsselparameter Echtzeitüberwachung

◆Zeitlinie für ungewöhnliche Ereignisse

◆Verteilung des Gesundheitszustands der Geräte

◆Wartungs-Tipps-Panel

Abbildung 4: Ergebnis der Gesundheitsdiagnose

Abbildung 5: Einrichtungsalarm

3. Systemvorteile

◆Wissenschaftlichkeit: Ein Ansatz, der auf physikalischen Eigenschaften und Datenantrieb basiert

◆Echtzeit: Unterstützung für Echtzeit-Datenverarbeitung und Anomaliererkennung

◆Erklärbarkeit: Klare Diagnosegrundlagen und Wartungsempfehlungen

◆Skalierbarkeit: Modulares Design für Funktionserweiterung und Systemintegration

Durch die Umsetzung dieses Programms kann eine vorhersehende Wartung der Luftkompressorausrüstung erreicht werden, das Risiko von nicht geplanten Ausfallzeiten verringert, die Betriebseffizienz der Anlage verbessert, die Lebensdauer der Anlage verlängert und eine starke Garantie für den stabilen Betrieb der industriellen Produktion bietet.