Comment construire un système d'avertissement de défaut pour le convoyeur de tarif de puce de pommes de terre?
Construire un système d'avertissement de défaut pour le convoyeur de tarif de puce de pommes de terre nécessite de commencer à partir de quatre aspects: collecte de données, paramètre de seuil, analyse d'algorithme et mécanisme de réponse, et combinant les caractéristiques de l'industrie alimentaire pour obtenir un avertissement précis:
1. Points de surveillance des clés et collecte de données
Vibration sensors (monitoring amplitude and frequency), temperature sensors (monitoring bearing temperature rise) and current transmitters (monitoring motor load) are installed at vulnerable parts of the conveyor such as the main shaft bearing, motor, and spiral blades. For example, a non-contact infrared temperature sensor is installed at the root of the spiral blade to collect abnormal temperature rise data during material transportation in real temps; Un capteur de courant est déployé à l'extrémité de l'entrée du moteur pour surveiller la fluctuation du courant de départ et les modifications de chargement de fonctionnement .
2. Paramètre de seuil et identification d'anomalie
Sur la base des paramètres d'usine de l'équipement et des données de fonctionnement historique, définissez trois niveaux de seuils d'avertissement:
Niveau 1 Avertissement (valeur d'avertissement): Si l'amplitude des vibrations dépasse 2,5 mm / s, la température de roulement est supérieure à 70 degrés et le courant du moteur dépasse 110% de la valeur nominale, il indique que la charge de l'équipement est anormale;
Avertissement secondaire (seuil de défaut): amplitude de vibration supérieure ou égale à 4 mm / s, température supérieure ou égale à 85 degrés, courant supérieur ou égal à 120% de la valeur nominale, indiquant le risque d'usure ou de blocage des composants;
Réponse de niveau 3 (valeur d'arrêt): surtension de vibration anormale, augmentation soudaine de la température et tabagisme, ou le déclencheur de réduction actuel déclenche un arrêt d'urgence .
3. Analyse de l'algorithme et logique d'alerte précoce
Machine learning algorithms (such as random forests and LSTM) are used to build equipment health models and analyze the correlation of multi-sensor data. For example, when spiral blades are worn, the proportion of high-frequency components (>500Hz) Dans le spectre de vibration augmente . combiné avec les fluctuations du courant du moteur, l'usure des lames peut être avertie 3-5 des heures à l'avance . En même temps, les anomalies périodiques (comme les pointes actuelles une fois une heure) sont identifiées par une analyse temporelle pour déterminer si elles sont causées par l'agglême et la jumentation} {4
4. Mécanisme de réponse et intégration du système
The early warning signal is pushed to the central control room in real time through the Industrial Internet of Things (IIoT) platform, and the operator is notified by sound and light alarm and SMS. The integrated PLC control system realizes the early warning cascade response: the first-level early warning triggers the variable frequency speed regulation to reduce the speed, the second-level early warning starts the reverse rotation clearing program, and the third-level early AVERTISSEMENT LES LIGNE L'équipement en amont pour arrêter . à la mise à jour régulièrement des paramètres du modèle d'alerte précoce et à l'optimisation du seuil en combinaison avec l'enregistrement de maintenance de l'équipement peut réduire le temps d'arrêt de la défaut de plus de 60%, garantissant la continuité de la ligne de production des puces de pommes de terre et de l'hygiène alimentaire et de la sécurité .
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