Ученые ПетрГУ научили оборудование горнопромышленных предприятий «слышать» свою поломку
На щебеночном заводе стоят дробилки и грохоты. Они перерабатывают породы, работают под сильными нагрузками. Если внутри сломается какая-то деталь – подшипник, вал, крепление – вся линия может встать. А это простой производства, убытки, срочный ремонт.
Промышленное оборудование «говорит» на языке вибраций. Пока машина работает ровно, ее «речь» остается спокойной. Но, когда появляется дисбаланс, износ подшипников или нарушение центровки, характер колебаний меняется. Ученые Физико-технического института Петрозаводского государственного университета (ПетрГУ) создали компактное программно-аппаратное устройство, которое улавливает все изменения задолго до того, как машина выйдет из строя.
Компактный прибор вместобольшого ремонта
Устройство крепится на корпус машины. Акселерометр измеряет, как сильно и в каком направлении трясется машина. Микроконтроллер проводит спектральный анализ – «раскладывает» график этих колебаний на частоты. У каждой машины есть свой «почерк» вибрации: например, подшипник дает одну частоту, дисбаланс – другую. Если какая-то частота стала слишком сильной – значит, есть поломка. Когда компьютер раскладывает вибрацию на частоты, он работает с «кусочками» сигнала, а не с непрерывной волной. Из-за этого возникают ошибки. Поэтому ученые ПетрГУ стали использовать комбинацию двух методов интерполяции – «сглаживания» между точками, которая уменьшила погрешность измерения амплитуды с 37% до 6,1%. То есть недорогое устройство выдает весьма точные измерения.
По Wi-Fi, используя промышленный протокол Modbus TCP, то есть стандартный язык общения заводского оборудования, датчик отправляет не сырые данные, а уже готовые выводы. Техническая служба видит сигнал, проверяет, планирует ремонт – и меняет деталь во время плановой остановки, а не после аварии.
Устройство прошло апробацию на камнеобрабатывающих предприятиях Карелии в Суоярви, поселке Кварцитный и поселке Пухта. Датчики регистрировали характеристики работы щековых дробилок и помогли выявить нарушения в их эксплуатации.
Внезапная поломка не страшна
По словам руководителя группы компаний «ЭСТЛС» Дмитрия Ивлиева, компании, инвестирующие в предиктивную аналитику, на 21 % увеличивают годовую прибыль, на 17 % снижают операционные издержки и на 23 % повышают прибыльность по сравнению с конкурентами. Цифровые инструменты помогают своевременно выявлять изменения состояния оборудования, обеспечивают прослеживаемость истории отказов через реестр со сквозной аналитикой, в том числе на основе ИИ, сокращают время от сигнала до управленческого решения.
В 2023 году предприятие «Петрозаводскмаш» (входит в «Атомэнергомаш» «Росатома») внедрило автоматизированную систему вибрационного мониторинга станочного парка, разработанную ПетрГУ. Датчики, установленные на электродвигатели, гидростанции и шпиндельные узлы станков, следят за вибрацией, температурой и токовыми характеристиками. Нейросетевые алгоритмы прогнозируют поломки. Себестоимость аппаратной части оказалась в пять раз ниже аналогов.
На тот момент система на «Петрозаводскмаше» использовала централизованную обработку и нейросетевые алгоритмы на внешнем вычислительном комплексе. Датчики для горнопромышленных предприятий сами выполняют спектральный анализ и отправляют уже готовый результат, без необходимости в отдельном сервере.
Компания «ТИУС» также реализовала несколько проектов беспроводной вибродиагностики на заводах «ТехноНИКОЛЬ». Например, в Челябинске в прошлом году на семи агрегатах установили 28 датчиков вибрации. Система передает данные по протоколу LoRaWAN, а измерения выполняются каждые 15 минут. Внедрение позволило сократить расходы на ремонт и время простоя оборудования в два-три раза.
Для предприятий со скромным бюджетом
Разработка ПетрГУ наиболее актуальна для щековых дробилок, виброгрохотов и другого оборудования, используемого при переработке горной породы. Такие машины работают под значительными механическими нагрузками, и неисправность одного важного узла способна остановить всю производственную линию щебеночного завода.
Компактный датчик потенциально позволяет внедрять современные методы диагностики даже на предприятиях, не располагающих бюджетом на дорогостоящие централизованные системы с отдельным сервером и разветвленной кабельной инфраструктурой.
