Искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом в области диагностики и мониторинга технического состояния оборудования. Одной из ключевых задач является анализ вибрационных данных, который позволяет выявлять зарождающиеся дефекты и предотвращать аварийные ситуации.
Системы мониторинга, основанные на ИИ, способны обрабатывать большие объемы данных о вибрации и выявлять аномалии, которые могут указывать на проблемы с оборудованием. Например, с помощью алгоритмов машинного обучения можно анализировать временные ряды вибрационных сигналов и определять закономерности, которые предшествуют возникновению дефектов.
Для указания пороговых значений вибрации для ИИ, например для центробежных насосов используют стандарт ГОСТ ИСО 10816. Который описывает, как измерять и оценивать вибрацию машин, а также устанавливает границы, которые помогают выявлять возможные проблемы.
Так же перед установлением пороговых значений проводят серию измерений вибрации на работающем оборудовании. Рекомендуется собирать данные в течение определенного времени, чтобы учесть возможные колебания в рабочих условиях.
По ГОСТ ИСО 10816-1 определяют зоны вибрационного состояния:
-
Зона А — в эту зону попадает, как правило, вибрация новых машин, вводимых в эксплуатацию.
-
Зона В — машины, вибрация которых попадает в эту зону, обычно считают пригодными для эксплуатации без ограничения сроков.
-
Зона С — машины, вибрация которых попадает в эту зону, обычно считают непригодными для длительной непрерывной эксплуатации. Такие машины могут функционировать ограниченный период времени до начала ремонтных работ.
-
Зона D — уровни вибрации в данной зоне обычно могут вызывать серьезные повреждения машин.
Пороговые значения зон указаны в Таблицах А.1 и А.2 ГОСТ ИСО 10816-1
Взяв за основу данные из ГОСТов и с учетом особенностей оборудования ИИ может установить пороговые значения отличные от стандартных, но соответствующие индивидуальным условиям.
Чем отличает анализ данных ИИ по вибрации оборудования от человеческого?
-
Способен обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, что позволяет быстро выявлять аномалии и тенденции
-
Использует алгоритмы и модели, которые могут выявлять сложные паттерны и корреляции, минимизируя человеческий фактор и ошибки
-
Системы машинного обучения могут адаптироваться к новым данным, улучшая свои прогнозы и анализ со временем
-
Способен анализировать многомерные данные (например, вибрацию в различных направлениях, температурные данные и т.д.) одновременно, что позволяет получить более полное представление о состоянии оборудования
-
Использует алгоритмы для прогнозирования возможных неисправностей на основе исторических данных, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание
-
Может использовать сложные модели (например, нейронные сети) для анализа данных, что позволяет выявлять скрытые паттерны.
