Chào mừng khách hàng!

Thành viên

Trợ giúp

Amitex Pai Chao Technology Company
Nhà sản xuất tùy chỉnh

Sản phẩm chính:

instrumentb2b>Bài viết

Amitex Pai Chao Technology Company

  • Thông tin E-mail

    spectrosci.sales.china@ametek.com

  • Điện thoại

    13269967574

  • Địa chỉ

    Phòng 211, Tòa nhà 1, Khu công nghiệp Hongdalide, Khu phát triển kinh tế và công nghệ Bắc Kinh

Liên hệ bây giờ
Thành phần hệ thống và nguyên tắc làm việc của hệ thống giám sát chất lỏng tại chỗ
Ngày:2025-06-26Đọc:0
Hệ thống giám sát chất lỏng tại chỗ là phương tiện kỹ thuật quan trọng để giám sát tình trạng thiết bị công nghiệp và chẩn đoán sự cố, thông qua việc thu thập thời gian thực, phân tích các thông số hiệu suất của dầu bôi trơn thiết bị cơ khí hoặc chất lỏng thủy lực và thông tin về chất gây ô nhiễm để đạt được đánh giá chính xác tình trạng sức khỏe của thiết bị. Hệ thống kết hợp công nghệ cảm biến, công nghệ thu thập và truyền dữ liệu, thuật toán phân tích dầu và mô hình chẩn đoán thông minh để cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho bảo trì phòng ngừa. Sau đây xin trình bày chi tiết từ ba mặt tạo thành hệ thống, mô - đun chức năng cốt lo@@ ̃i và nguyên lý làm việc.
I. Cấu tạo hệ thống
Hệ thống giám sát dầu và chất lỏng tại chỗ bao gồm năm phần lớn của mảng cảm biến, đơn vị thu thập và truyền dữ liệu, nền tảng xử lý và phân tích trung tâm, mô-đun báo động và điều khiển và hệ thống hỗ trợ phụ trợ. Mỗi mô-đun làm việc cùng nhau để tạo thành một hệ thống giám sát vòng kín.
1. mảng cảm biến
Cảm biến là nguồn dữ liệu của hệ thống, chịu trách nhiệm nắm bắt các đặc điểm vật lý, hóa học và mài của chất lỏng dầu, chủ yếu bao gồm:
- Cảm biến hạt mài: sử dụng nguyên tắc điện cảm, điện dung hoặc quang học để phát hiện nồng độ, phân bố kích thước và hình thái của hạt mài kim loại trong chất lỏng dầu (chẳng hạn như cảm biến hạt sắt từ có thể phân biệt giữa mài mòn bình thường và mài mòn bất thường).
- Cảm biến độ ô nhiễm: đo tổng số hạt trong chất lỏng dầu (chẳng hạn như mức độ sạch ISO) bằng phương pháp tán xạ ánh sáng hoặc phân rã siêu âm.
- Cảm biến đặc tính vật lý và hóa học: theo dõi độ nhớt của dầu, giá trị axit (pH), hàm lượng nước, mức độ oxy hóa và các chỉ số chính khác, sử dụng phát hiện hằng số điện môi, thăm dò điện hóa hoặc công nghệ quang phổ hồng ngoại.
- Cảm biến nhiệt độ và áp suất: nhận nhiệt độ chất lỏng dầu, tốc độ dòng chảy và áp suất hệ thống trong thời gian thực, hỗ trợ đánh giá điều kiện làm việc của thiết bị.
2. Đơn vị thu thập và truyền dữ liệu
- Thẻ thu thập dữ liệu (DAQ): Chuyển đổi tín hiệu cảm biến thành tín hiệu kỹ thuật số, hỗ trợ lấy mẫu đồng bộ đa kênh (tốc độ lấy mẫu có thể đạt mức MHz) và có khả năng chống nhiễu.
- Mô-đun truyền thông không dây: Truyền dữ liệu từ xa thông qua LoRa, Wi-Fi hoặc 4G/5G, thích nghi với môi trường công nghiệp khắc nghiệt.
- Các nút tính toán cạnh: Các bộ vi xử lý được cài đặt sẵn ở đầu thiết bị để lọc sơ bộ, nén hoặc trích xuất đặc trưng dữ liệu thô, giảm nhu cầu băng thông truyền tải.
3. Nền tảng xử lý và phân tích trung tâm
- Data Storage&Management Module: Sử dụng cơ sở dữ liệu theo thời gian (như InfluxDB) để lưu trữ dữ liệu lịch sử, hỗ trợ truy xuất dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
- Thư viện thuật toán phân tích dầu và chất lỏng: bao gồm nhận dạng đặc điểm hạt (ví dụ: phân loại mạng thần kinh), dự đoán xu hướng ô nhiễm (mô hình ARIMA), phân tích tương quan các chỉ số vật lý và hóa học, v.v.
- Công cụ chẩn đoán thông minh: Dựa trên học máy (ví dụ: SVM, rừng ngẫu nhiên) hoặc thư viện quy tắc chuyên gia, xuất ra loại lỗi thiết bị, dự báo tuổi thọ còn lại và tư vấn bảo trì.
4. Mô-đun báo động và điều khiển
- Cảnh báo ngưỡng: Đặt giá trị cảnh báo sớm theo tiêu chuẩn ISO hoặc dữ liệu lịch sử (chẳng hạn như cảnh báo kích hoạt nồng độ hạt nghiền trên 1000/mL).
- Điều khiển liên kết: Tích hợp với hệ thống điều khiển thiết bị (PLC) để nhận ra sự thay dầu tự động, lọc hoặc bảo vệ thời gian chết.
- Giao diện trực quan: Hiển thị trạng thái dầu, đường xu hướng và kết quả định vị thất bại thông qua hệ thống SCADA.
5. Hệ thống hỗ trợ phụ trợ
- Thiết bị hiệu chuẩn: định kỳ đánh dấu các cảm biến (ví dụ: đình chỉ hạt tiêu chuẩn, mẫu dầu có độ ô nhiễm đã biết).
- Vòng tuần hoàn chất lỏng dầu: Lắp đặt van lấy mẫu tại thiết bị bỏ qua để đảm bảo tính đại diện của mẫu dầu (ví dụ: sử dụng công nghệ pha loãng trực tuyến hoặc tách ly tâm).
- Hệ thống tự làm sạch: làm sạch đầu dò cảm biến bằng khí thổi ngược hoặc siêu âm để ngăn chặn tắc nghẽn.
II. Nguyên tắc làm việc
Hệ thống giám sát chất lỏng tại chỗ cho phép đánh giá năng động trạng thái của thiết bị thông qua quy trình vòng kín "Nhận thức - Truyền tải - Phân tích - Ra quyết định" với quy trình làm việc cốt lõi như sau:
1. Lấy mẫu chất lỏng dầu và nhận thức
Mảng cảm biến liên tục thu thập các thông số của dầu bôi trơn hoặc dầu thủy lực của thiết bị:
- Phát hiện hạt mài: Khi chất lỏng chảy qua cảm biến hạt mài, sự thay đổi trường điện từ gây ra bởi các hạt kim loại được chuyển đổi thành tín hiệu điện, phân biệt kích thước hạt mài bằng phân tích độ cao xung (ví dụ: hạt mài lớn hơn 5μm gợi ý mài mòn nghiêm trọng).
- Giám sát mức độ ô nhiễm: cảm biến tán xạ ánh sáng phát ra chùm tia laser, cường độ ánh sáng tán xạ hạt tỷ lệ nghịch với kích thước hạt, kết hợp với lý thuyết Mie để tính toán số lượng và phân bố hạt.
- Phân tích vật lý và hóa học: Máy quang phổ hồng ngoại quét các dấu hiệu rung của các liên kết phân tử dầu và chất lỏng, xác định các oxit (như carboxylate) hoặc đỉnh hấp thụ nước.
2. Truyền dữ liệu và tiền xử lý
Các nút tính toán cạnh giảm nhiễu dữ liệu thô (như phân hủy gói sóng nhỏ), trích xuất đặc trưng (như giá trị RMS của tín hiệu hạt chiết xuất) và nén dữ liệu (như thuật toán LZ77), được truyền qua 5G hoặc Ethernet công nghiệp đến nền tảng đám mây.
3. Phân tích và chẩn đoán dữ liệu
Nền tảng trung tâm dựa trên phân tích tích hợp dữ liệu đa chiều:
- Nguồn gốc của hạt mài mòn: Sử dụng phân tích thành phần chính (PCA) kết hợp với sổ kế toán thiết bị (ví dụ: mô hình vòng bi hộp số) để xác định nguồn gốc của mài mòn (ví dụ: mài mòn cổ trục hoặc rỗ bánh răng).
- Dự đoán xu hướng suy giảm: Phân tích chuỗi thời gian của giá trị axit oleic, độ ẩm và nồng độ hạt mài mòn thông qua mạng thần kinh LSTM để dự đoán điểm uốn suy giảm hiệu suất bôi trơn.
- Phân tích tương quan thất bại: kết hợp dữ liệu rung thiết bị (chẳng hạn như đỉnh cộng hưởng tần số cao) với đặc điểm hạt mài dầu để xác định vị trí vết nứt mỏi sớm.
4 Quyết định và kiểm soát
Hệ thống phân loại đáp ứng dựa trên kết quả chẩn đoán:
- Cảnh báo sớm cấp 1: Độ sạch của dầu giảm xuống mức ISO 18/15, gợi ý tăng cường lọc.
- Báo động thứ cấp: phát hiện các hạt mài hợp kim đồng trên 5μm, đề nghị kiểm tra độ hở của ổ trục trượt.
- Tắt khẩn cấp: Độ ẩm trên 1% hoặc nồng độ hạt tăng gấp 10 lần, kích hoạt quy trình bảo vệ thiết bị.