Întreținerea predictivă a mașinilor rotative utilizând vibrații și lucruri: 8 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:44

Mașinile rotative precum turbine eoliene, hidro turbine, motoare cu inducție etc. se confruntă cu diferite tipuri de uzură și rupere. Majoritatea acestor defecte și uzură cauzate de vibrațiile anormale din dispozitiv. Aceste mașini sunt adesea operate în condiții grele și cu perioade de nefuncționare minime. Principalele defecte care apar în acestea sunt următoarele

• Forțe neregulate radiale și tangențiale.
• Comportament mecanic neregulat.
• Defecțiuni la rulmenți, barei rotorului și defecte ale inelului de capăt în caz de inducție a coliviei veveriței
• Defecțiuni ale statorului motorului și excentricitatea spațiului de aer în rotoare.

Aceste vibrații neregulate pot duce la degradarea mai rapidă a mașinii. Zgomot și pot afecta comportamentul mecanic al mașinii. Analiza vibrațiilor mașinilor și întreținerea predictivă oferă o examinare detaliată a detectării, localizării și diagnosticării defectelor la mașinile rotative și cu piston alternativ, utilizând analiza vibrațiilor. În acest Instructable vom folosi senzorul de vibrații wireless pentru a depăși această problemă. Acești senzori sunt senzori de nivel industrial și au fost implementați cu succes în multe aplicații, cum ar fi analiza structurală a infrastructurilor civile, analiza vibrațiilor turbinei eoliene, analiza vibrațiilor turbinei hidro. Vom vizualiza și analiza datele despre vibrații în Thing Speak. Aici vom demonstra următoarele.

• Senzori de vibrație și temperatură fără fir.
• Analiza vibrațiilor folosind acești senzori.
• Adunarea datelor folosind dispozitivul gateway wireless
• Trimiterea datelor de vibrații către platforma IoT Speak IoT folosind API-ul Thing Speak MQTT.

Pasul 1: Specificații hardware și software

Specificații software

• Un cont ThingSpeak
• IDE Arduino

Specificații hardware

• ESP32
• Senzor de temperatură și vibrații fără fir
• Receptor Zigmo Gateway

Pasul 2: Liniile directoare pentru verificarea vibrațiilor în mașinile rotative

Așa cum s-a menționat în „Analiza mecanică a vibrațiilor mecanice a motoarelor cu inducție” instructabile. Există anumite linii directoare care trebuie urmate pentru a separa defecțiunea și vibrațiile de identificare a defectului. Pentru scurta viteză de rotație, frecvența este una dintre ele. Frecvențele vitezei de rotație sunt caracteristice diferitelor defecte.

• 0,01g sau mai puțin - Stare excelentă - Mașina funcționează corect.
• 0,35g sau mai puțin - Stare bună. Mașina funcționează bine. Nu este necesară nicio acțiune decât dacă aparatul este zgomotos. Poate exista o eroare de excentricitate a rotorului.
• 0,75g sau mai mult - Stare dură - Trebuie să verificați motorul, poate exista defect de excentricitate a rotorului dacă mașina face prea mult zgomot.
• 1g sau mai mult - stare foarte dură - poate apărea o defecțiune gravă la un motor. Defecțiunea se poate datora defecțiunii la rulment sau îndoirii barei. Verificați zgomotul și temperatura
• 1,5g sau mai mult - Nivel de pericol - Necesitatea reparării sau schimbării motorului.
• 2,5g sau mai mult - Nivel sever - Opriți imediat mașina.

Pasul 3: Obținerea valorilor senzorului de vibrație

Valorile vibrațiilor pe care le obținem de la senzori sunt în milis. Acestea constau din următoarele valori.

Valoarea RMS - rădăcina înseamnă valori pătrate de-a lungul tuturor celor trei axe. Valoarea de vârf la vârf poate fi calculată ca

valoare de vârf la vârf = valoare RMS / 0,707

• Valoare minima - Valoare minima de-a lungul tuturor celor trei axe
• Valori maxime - valoare de vârf la vârf de-a lungul tuturor celor trei axe. Valoarea RMS poate fi calculată folosind această formulă

Valoare RMS = valoare de vârf la vârf x 0,707

Mai devreme, când motorul era în stare bună, am obținut valorile în jur de 0,002g. Dar când am încercat-o pe un motor defect, vibrația pe care am examinat-o a fost de aproximativ 0,80 g până la 1,29 g. Motorul defect a fost supus unei excentricități ridicate a rotorului. Deci, putem îmbunătăți toleranța la erori a motorului folosind senzorii de vibrație.

Pasul 4: Configurarea lucrului vorbește

Pentru a posta valorile noastre de temperatură și umiditate în cloud, folosim API-ul ThingSpeak MQTT. ThingSpeak este o platformă IoT. ThingSpeak este un serviciu web gratuit care vă permite să colectați și să stocați datele senzorilor în cloud. MQTT este un protocol comun utilizat în sistemele IoT pentru a conecta dispozitive și senzori de nivel scăzut. MQTT este folosit pentru a transmite mesaje scurte către și de la un broker. ThingSpeak a adăugat recent un broker MQTT, astfel încât dispozitivele să poată trimite mesaje către ThingSpeak. Puteți urma procedura pentru a configura canalul ThingSpeak din această postare

Pasul 5: Publicarea valorilor în contul ThingSpeak

MQTT este o arhitectură de publicare / abonare dezvoltată în principal pentru a conecta lățimea de bandă și dispozitivele cu putere limitată prin rețelele fără fir. Este un protocol simplu și ușor care rulează peste socket-uri TCP / IP sau WebSockets. MQTT peste WebSockets poate fi securizat cu SSL. Arhitectura de publicare / abonare permite transmiterea mesajelor către dispozitivele client fără ca dispozitivul să fie nevoie să interogheze continuu serverul.

Un client este orice dispozitiv care se conectează la broker și poate publica sau abona subiecte pentru a accesa informațiile. Un subiect conține informații de rutare pentru broker. Fiecare client care dorește să trimită mesaje le publică la un anumit subiect, iar fiecare client care dorește să primească mesaje se abonează la un anumit subiect

Publicați și abonați-vă folosind ThingSpeak MQTT

• Publicarea pe canalele canalelor de flux / „canalID” / publicarea / „WriteAPIKey”

• Publicarea într-un anumit domeniu

  canale /

  „canalID” / publica / câmpuri / „câmpNumăr” / „câmpNumăr”

• Abonați-vă la câmpul canalului

  canale /

  „canalID” / abonare / „format” / „APIKey”

• Abonați-vă la fluxul de canal privat

  canale /

  „canalID”

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

• Abonați-vă la toate câmpurile unui canal. canale /

  „canalID” /

  abonați-vă / câmpuri /

  „Număr câmp”

  / "apikey"

Pasul 6: Vizualizarea datelor senzorului pe ThingSpeak

Pasul 7: Notificare prin e-mail pentru alertă de vibrații

Folosim applet-uri IFTTT pentru a transmite utilizatorului o notificare meteo în timp real. Pentru mai multe informații despre configurarea IFTTT, puteți accesa acest blog. Așadar, l-am implementat prin ThingSpeak. Trimitem o notificare prin e-mail utilizatorului ori de câte ori schimbarea temperaturii are loc pe o mașină. Va declanșa o notificare prin e-mail „Ce zi frumoasă”. În fiecare zi, în jurul orei 10:00 (IST), vom primi o notificare prin e-mail

Pasul 8: Cod general

Firmware-ul acestei setări poate fi găsit în acest depozit GitHub