Թրթռման և բանավոր խոսքի միջոցով պտտվող մեքենաների կանխատեսելի սպասարկում. 8 քայլ

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:48

Պտտվող մեքենաները, ինչպես հողմատուրբինները, հիդրո տուրբինները, ինդուկցիոն շարժիչները և այլն, բախվում են տարբեր տեսակի մաշվածության: Այս անսարքությունների և մաշվածության մեծ մասը պայմանավորված են սարքի աննորմալ թրթռումներով: Այս մեքենաները հաճախ շահագործվում են ծանր աշխատանքի և նվազագույն խափանման ժամանակ: Դրանցում առաջացած հիմնական թերությունները հետևյալն են

• Անկանոն ճառագայթային և շոշափելի ուժեր:
• Անկանոն մեխանիկական վարքագիծ:
• Առանցքակալների, ռոտորի ճարմանդի և վերջնական օղակի անսարքությունները ՝ սկյուռի վանդակի ներածման դեպքում
• Շարժիչային ստատորի անսարքությունները և ռոտորներում օդային բացերի էքսցենտրիսիտետը:

Այս անկանոն թրթռումները կարող են հանգեցնել մեքենայի ավելի արագ քայքայման: Աղմուկ և կարող են ազդել մեքենայի մեխանիկական վարքագծի վրա: Մեքենաների թրթռման վերլուծությունը և կանխատեսող սպասարկումն ապահովում են պտտվող և փոխադարձ մեքենաների անսարքությունների հայտնաբերման, գտնվելու վայրի և ախտորոշման մանրամասն ուսումնասիրություն `թրթռման անալիզի միջոցով: Այս հրահանգում մենք կօգտագործենք անլար թրթռման տվիչ `այս խնդիրը հաղթահարելու համար: Այս տվիչները արդյունաբերական դասի տվիչներ են և հաջողությամբ կիրառվել են բազմաթիվ ծրագրերում, ինչպիսիք են քաղաքացիական ենթակառուցվածքների կառուցվածքային վերլուծությունը, հողմային տուրբինի թրթռման վերլուծությունը, հիդրոուրբինի թրթռման վերլուծությունը: Մենք արտացոլելու և վերլուծելու ենք թրթռման տվյալները Thing Speak- ում: Այստեղ մենք կցուցադրենք հետևյալը.

• Անլար թրթռման և ջերմաստիճանի տվիչներ:
• Այս սենսորների միջոցով թրթռման վերլուծություն:
• Տվյալների հավաքում անլար դարպասի սարքի միջոցով
• Վիբրացիայի տվյալներ ուղարկելը Thing Speak IoT հարթակ Thing Speak MQTT API- ի միջոցով:

Քայլ 1: Սարքավորման և ծրագրակազմի բնութագրերը

Softwareրագրաշարի բնութագրում

• ThingSpeak հաշիվ
• Arduino IDE

Սարքաշարի բնութագրում

• ESP32
• Անլար ջերմաստիճանի և թրթռման տվիչ
• Zigmo Gateway ընդունիչ

Քայլ 2. Պտտվող մեքենաներում թրթռումը ստուգելու ուղեցույցներ

Ինչպես նշվեց վերջին հրահանգելի «Ինդուկցիոն շարժիչների մեխանիկական թրթռման վերլուծություն» -ում: Կան որոշակի ուղեցույցներ, որոնց պետք է հետևել ՝ թրթռումը որոշող անսարքությունն ու անսարքությունը առանձնացնելու համար: Համար կարճ պտտման արագության հաճախականությունը դրանցից մեկն է: Պտտման արագության հաճախականությունները բնորոշ են տարբեր խզվածքների:

• 0.01 գ կամ ավելի քիչ - Գերազանց վիճակ - մեքենան նորմալ աշխատում է:
• 0.35 գ կամ ավելի քիչ - Լավ վիճակ: Մեքենան լավ է աշխատում: Ոչ մի գործողություն չի պահանջվում, եթե մեքենան աղմկոտ չէ: Կարող է լինել ռոտորի էքսցենտրիսիտետի անսարքություն:
• 0,75 գ կամ ավելի - Կոպիտ վիճակ - Անհրաժեշտ է շարժիչը ստուգել, եթե մեքենան չափազանց շատ աղմուկ է բարձրացնում, կարող է լինել ռոտորի էքսցենտրիսիտետի անսարքություն:
• 1 գ կամ ավելի - Շատ կոպիտ վիճակ - Շարժիչի մեջ կարող է լինել լուրջ անսարքություն: Անսարքությունը կարող է պայմանավորված լինել կրողի անսարքության կամ ձողի ճկման պատճառով: Ստուգեք աղմուկը և ջերմաստիճանը
• 1.5 գ կամ ավելի- Վտանգի մակարդակ. Շարժիչը վերանորոգելու կամ փոխելու կարիք կա:
• 2.5 գ կամ ավելի -ծանր մակարդակ -Անմիջապես անջատեք մեքենան:

Քայլ 3: Ստանալ թրթռման սենսորային արժեքներ

Թրթռման արժեքները, որոնք մենք ստանում ենք սենսորներից, գտնվում են միլի մեջ: Դրանք բաղկացած են հետևյալ արժեքներից.

RMS արժեք- արմատային միջին քառակուսի արժեքներ բոլոր երեք առանցքների երկայնքով: Պիկից մինչև գագաթնակետ արժեքը կարող է հաշվարկվել որպես

գագաթից գագաթնակետ = RMS արժեք/0.707

• Նվազագույն արժեքը- Նվազագույն արժեքը երեք առանցքների երկայնքով
• Առավելագույն արժեքներ- գագաթից մինչև գագաթնակետ արժեքը երեք առանցքների երկայնքով: RMS- ի արժեքը կարող է հաշվարկվել այս բանաձևի միջոցով

RMS արժեքը = գագաթնակետից մինչև գագաթնակետ արժեք x 0.707

Ավելի վաղ, երբ շարժիչը լավ վիճակում էր, մենք ստացանք 0.002 գ արժեքը: Բայց երբ այն փորձեցինք անսարք շարժիչի վրա, մեր ուսումնասիրած թրթռումը կազմում էր մոտ 0,80 գ -ից մինչև 1,29 գ: Անսարք շարժիչը ենթարկվել է ռոտորի բարձր էքսցենտրիկության: Այսպիսով, մենք կարող ենք բարելավել շարժիչի սխալների հանդուրժողականությունը `օգտագործելով թրթռման սենսորները:

Քայլ 4: Խոսքի ստեղծում

Մեր ջերմաստիճանի և խոնավության արժեքները ամպին տեղադրելու համար մենք օգտագործում ենք ThingSpeak MQTT API: ThingSpeak- ը IoT հարթակ է: ThingSpeak- ը անվճար վեբ ծառայություն է, որը թույլ է տալիս հավաքել և պահել սենսորների տվյալները ամպի մեջ: MQTT- ը ընդհանուր արձանագրություն է, որն օգտագործվում է IoT համակարգերում `ցածր մակարդակի սարքերն ու տվիչները միացնելու համար: MQTT- ն օգտագործվում է բրոքերից կարճ հաղորդագրություններ փոխանցելու համար: ThingSpeak- ը վերջերս ավելացրել է MQTT բրոքեր, որպեսզի սարքերը կարողանան հաղորդագրություններ ուղարկել ThingSpeak- ին: Այս գրառումից կարող եք հետևել ThingSpeak ալիքի ստեղծման ընթացակարգին

Քայլ 5. ThingSpeak հաշվի արժեքների հրապարակումը

MQTT- ը հրապարակման/բաժանորդագրության ճարտարապետություն է, որը մշակվել է հիմնականում անլար ցանցերի միջոցով թողունակության և էներգիայով սահմանափակ սարքերը միացնելու համար: Դա պարզ և թեթև արձանագրություն է, որն անցնում է TCP/IP վարդակների կամ WebSockets- ի վրայով: MQTT- ը WebSockets- ի միջոցով կարելի է ապահովել SSL- ով: Հրապարակման/բաժանորդագրության ճարտարապետությունը հնարավորություն է տալիս հաղորդագրությունները մղել դեպի հաճախորդի սարքեր ՝ առանց սարքի ՝ սերվերի անընդհատ հարցում կատարելու անհրաժեշտության:

Հաճախորդը ցանկացած սարք է, որը միանում է բրոքերին և կարող է տեղեկատվություն մուտք գործելու համար հրապարակել կամ բաժանորդագրվել թեմաներին: Թեման պարունակում է միջնորդի համար երթուղղման տեղեկատվություն: Յուրաքանչյուր հաճախորդ, որը ցանկանում է հաղորդագրություններ ուղարկել, դրանք հրապարակում է որոշակի թեմայի շուրջ, և յուրաքանչյուր հաճախորդ, որը ցանկանում է հաղորդագրություններ ստանալ, բաժանորդագրվում է որոշակի թեմայի

Հրապարակեք և բաժանորդագրվեք ThingSpeak MQTT- ի միջոցով

• Հրատարակություն ալիքի հոսքի ալիքներին/"channelID"/հրապարակում/"WriteAPIKey"

• Հրապարակումը որոշակի ոլորտում

  ալիքներ/

  "channelID" /հրապարակում /դաշտեր /"fieldNumber" /"fieldNumber"

• Բաժանորդագրվեք ալիքի դաշտին

  ալիքներ/

  "channelID" /subscribe /"format" /"APIKey"

• Բաժանորդագրվեք մասնավոր ալիքի լրահոսին

  ալիքներ/

  channelID

  /բաժանորդագրվել/դաշտեր/"fieldNumber"/"format"

• Բաժանորդագրվեք ալիքի բոլոր ոլորտներին: ալիքներ /

  "channelID"/

  բաժանորդագրվել/դաշտեր/

  «դաշտային համար»

  /«ապիկեյ»

Քայլ 6. ThingSpeak- ի սենսորային տվյալների պատկերացում

Քայլ 7: Էլփոստի ծանուցում թրթռման ահազանգի համար

Մենք օգտագործում ենք IFTTT հավելվածներ ՝ եղանակային եղանակի մասին հաշվետվություն օգտագործողին էլեկտրոնային փոստով ծանուցելու համար: IFTTT- ի կարգավորման մասին ավելին իմանալու համար կարող եք անցնել այս բլոգով: Այսպիսով, մենք այն իրականացրել ենք ThingSpeak- ի միջոցով: Մենք էլփոստի ծանուցում ենք ուղարկում օգտագործողին, երբ ջերմաստիճանի փոփոխությունը տեղի է ունենում մեքենայի մեջ: Այն կհանգեցնի էլփոստի ծանուցման «Ինչ գեղեցիկ օր է»: Ամեն օր առավոտյան ժամը 10: 00 -ի սահմաններում (IST) մենք կստանանք էլ. Փոստի ծանուցում

Քայլ 8: Ընդհանուր ծածկագիր

Այս տեղադրման որոնվածը կարելի է գտնել այս GitHub պահոցում