Kako izgraditi sustav upozorenja za krivnje za krumpir čip Auger transporter?
Izrada sustava upozorenja o krivici za krumpir čip Auger transporter zahtijeva početak od četiri aspekta: prikupljanje podataka, postavljanje praga, analiza algoritma i mehanizam odgovora, te kombiniranje karakteristika prehrambene industrije za postizanje točnog upozorenja:
1. točke praćenja ključa i prikupljanje podataka
Senzori vibracija (amplituda i učestalost praćenja), temperaturni senzori (praćenje porasta temperature ležaja) i strujni odašiljači (praćenje motoričkog opterećenja) instalirani su u ranjivim dijelovima transportera, kao što su glavna osovina, motorički i spiralni lopatici ., na primjer, nekontaktivni senzor na instaliranom temperaturi u rootskom rootu u rootskom rojutu na rootskom temperaturi, ugrađen je na rootsku temperaturu na rootsku temperaturu na rootsku temperaturu, a ne može se uspostaviti SpilAl senzor temperature na rootskom rodnom rodnom rootu u rood rood rooth rooth rooth rooth rooth root rood na root rood na root rood na root rood na root abs na root infrel na root na root ab. Trenutni senzor raspoređen je na ulaznom kraju motora kako bi se nadzirao Fluktuacija početne struje i radno promjene opterećenja .
2. Postavljanje praga i identifikacija abnormalnosti
Na temelju tvorničkih parametara opreme i podataka povijesnih operacija, postavite tri razine pragova upozorenja:
Upozorenje razine 1 (vrijednost upozorenja): Ako amplituda vibracije prelazi 2,5 mm/s, temperatura ležaja je veća od 70 stupnjeva, a struja motora prelazi 110% nazivne vrijednosti, to ukazuje da je opterećenje opreme nenormalno;
Sekundarno upozorenje (prag grešaka): amplituda vibracije veća ili jednaka 4 mm/s, temperatura veća od ili jednaka 85 stupnjeva, struja veća od ili jednaka 120% nazivne vrijednosti, što ukazuje na rizik od habanja ili blokade komponente;
Odgovor razine 3 (vrijednost isključivanja): nenormalni porast vibracija, naglo povećanje temperature i pušenje ili struja prekomjerno okidača okidača hitne slučajeve .
3. analiza algoritma i logika ranog upozorenja
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) U spektru vibracije povećava se . u kombinaciji s fluktuacijama motornih struja, trošenje noženja može se upozoriti 3-5 sati unaprijed ., periodične anomalije (poput trenutnih na sat vremena) su identificirane kroz vremensku seriju da bi se utvrdile vremenske serije)
4. mehanizam odziva i integracija sustava
Signal ranog upozorenja gura se u središnju kontrolnu sobu u stvarnom vremenu putem platforme industrijskog Interneta stvari (IIOT), a operater je obaviješten zvučnim i laganim alarmom i SMS . integrirani sustav kontrole PLC-a, rano rano rano rano rano, rano rano, rano, rano rana, rana brzina, brzina, brzina. Rano upozorenje povezuje uzvodno opremu za isključivanje . redovito ažuriranje parametara modela ranog upozorenja i optimizaciju praga u kombinaciji s evidencijom održavanja opreme može smanjiti prekid grešaka za više od 60%, osiguravajući kontinuitet proizvodnje čipsa od krumpira i higijene hrane i sigurnosti.
Ako imate bilo kakvih pitanja ili trebate više detalja oPotrovnici krumpira Auger transporter, slobodno nas kontaktirajte i rado ćemo vam pomoći!
