I. analyse des caractéristiques physiques des compresseurs d'air

1. Analyse de la fonction de base du compresseur d'air

En tant qu'équipement de puissance clé dans la production industrielle, la fonction principale du compresseur d'air est de convertir l'énergie électrique ou mécanique en énergie de pression de gaz, fournissant une source d'air comprimé stable et propre pour tous les types de systèmes pneumatiques. Cet équipement est largement utilisé dans les systèmes de contrôle automatisés, les actionneurs pneumatiques et les scénarios de gaz de processus.

Le compresseur d'air pendant le fonctionnement, en raison de facteurs tels que l'usure mécanique, les variations de contraintes thermiques et la pollution des médias, produit une série de phénomènes de perte typiques, notamment:

◆Vieillissement oxydatif de l'huile de lubrification entraînant une diminution des propriétés de lubrification

◆Le blocage de la cartouche de filtre à air entraîne une augmentation de la résistance à l'admission

◆L'accumulation de poussière dans le refroidisseur entraîne une réduction de l'efficacité de l'échange de chaleur

◆Détérioration des propriétés d'étanchéité due à l'usure en fatigue des clapets

◆L'usure des roulements entraîne une diminution de l'efficacité mécanique

Ces pertes ont un impact direct sur l'efficacité opérationnelle de l'équipement et la qualité de l'alimentation en gaz. Des études ont montré que les principaux modes de défaillance des compresseurs d'air, y compris l'usure des roulements, la rupture de la fatigue des soupapes, l'augmentation du jeu du rotor et le vieillissement de l'isolation du moteur, réduisent non seulement l'efficacité énergétique de l'équipement, mais peuvent également provoquer des arrêts imprévus, ce qui affecte la stabilité et la sécurité de l'ensemble de la chaîne de production.

Ainsi, la construction d'un modèle d'évaluation de l'état de santé basé sur les caractéristiques physiques peut aider à faire passer les compresseurs d'air de la maintenance passive à la maintenance prédictive, améliorant ainsi le niveau de gestion du cycle de vie complet de l'équipement.

2. Paramètres de fonctionnement clés du compresseur d'air

II. Définition de l’état de santé

Sur la base de l'état de fonctionnement de l'équipement et de l'historique des réparations, l'état de santé du compresseur d'air est classé dans les catégories suivantes:

Iii. Construction du modèle de données

1. Construction de caractéristiques de conduite physique

Sur la base du mécanisme de fonctionnement du compresseur d'air, les indicateurs de caractéristiques clés suivants sont construits:

2. Conception du modèle de détection des anomalies

La détection d'anomalies est effectuée à l'aide de l'algorithme forêt isolée. L'algorithme est une méthode de détection d'anomalies non supervisée basée sur une structure arborescente, dont le principe central est de rendre les points anormaux plus faciles à isoler en s'éloignant de la plupart des distributions de données en sélectionnant de manière récursive et aléatoire les caractéristiques et en segmentant l'espace de l'échantillon.

2.1 avantages algorithmiques

◆Bonne capacité de traitement des données de haute dimension

◆Aucune donnée de marquage requise, adaptée aux sites industriels

◆Faible complexité de calcul, adapté à la détection en temps réel

◆Sensibilité de détection élevée aux points anormaux

2.2 principes de l'algorithme

Les forêts isolées permettent d'isoler les points de données en construisant plusieurs arbres isolés (itree). Chaque arbre isolé utilise le processus suivant:

◆Choisir aléatoirement une dimension caractéristique

◆Sélection aléatoire d'un point de division entre un maximum et un minimum de cette caractéristique

◆Répétez le processus ci - dessus Récursivement jusqu'à ce que tous les points de données soient isolés

Figure 1: exemple d'algorithme de forêt isolée 1

Les points de données normaux nécessitent plus d'étapes de segmentation pour être isolés, tandis que les points anormaux ont tendance à être isolés en moins d'étapes en raison de leur raréfaction.

Figure 2: exemple d'algorithme de forêt isolée 2

2.3 processus d'application du modèle

◆Pré - traitement des données: traitement standardisé, élimination de l’impact dimensionnel

◆Sélection des caractéristiques: Sélectionnez les paramètres physiques clés comme caractéristiques d'entrée

◆Model Training: formation de modèles forestiers isolés sur la base de données historiques normales

◆Détection d'anomalies: calcul des scores d'anomalies pour les nouveaux points de données

◆Établissement de seuils: fixe un seuil de décision anormal en fonction des besoins de l'entreprise

3. Stratégies de détection et d’alerte sanitaire

Établir un système de notation de santé à plusieurs niveaux qui quantifie l'état de santé de l'appareil à des valeurs comprises entre 0 et 1:

Iv. Programme d’intégration des systèmes

Le système fournit des résultats de diagnostic de santé et des rapports de diagnostic et utilise des moyens visuels pour présenter les tendances en matière de santé. Les utilisateurs peuvent sélectionner des plages horaires, des sites et des appareils pour effectuer des requêtes, obtenant les résultats visuels suivants:

1. Modules fonctionnels

◆Module de requête de données: prend en charge la requête de données historiques par heure, site, appareil, etc. dimensions

◆Module d'évaluation de la santé: calcul en temps réel des scores de santé des appareils

◆Module de détection d'anomalies: identifier les anomalies de fonctionnement de l'appareil

◆Module Push d'alerte précoce: envoi rapide des messages d'alerte précoce

◆Module de génération de rapports: génération automatique de rapports de diagnostic

Figure 3: données de fonctionnement de l'appareil en temps réel

2. Affichage visuel

◆Courbe de tendance des scores de santé

◆Diagramme de surveillance en temps réel des paramètres clés

◆Axe temporel des événements anormaux

◆Carte de distribution de l'état de santé de l'équipement

◆Conseils d'entretien panneau

Figure 4: résultats du diagnostic de santé de l'appareil

Figure 5: enregistrement d'alerte d'anomalie d'appareil

3. Avantages du système

◆Scientificité: une approche basée sur une combinaison de propriétés physiques et de données

◆Reality: prend en charge le traitement des données en temps réel et la détection des anomalies

◆Explicabilité: fournit une base de diagnostic claire et des recommandations de maintenance

◆Extensibilité: la conception modulaire facilite l'extension fonctionnelle et l'intégration du système

Grâce à la mise en œuvre de ce programme, la maintenance prédictive de l'équipement du compresseur d'air peut être réalisée, ce qui réduit les risques d'arrêt non planifié, améliore l'efficacité opérationnelle de l'équipement, prolonge la durée de vie de l'équipement et offre une garantie solide pour un fonctionnement stable de la production industrielle.