Resumen

Los ventiladores industriales desempeñan un papel fundamental en las instalaciones de fabricación, y una parada repentina de los ventiladores críticos puede causar interrupciones significativas. Garantizar una detección temprana, eficaz y precisa de las averías de los ventiladores requiere, en primer lugar, confirmar las características de las anomalías resultantes de los daños iniciales en la maquinaria rotativa. Además, la detección debe basarse en el uso de sensores y características de detección adecuadas a las diversas anomalías de funcionamiento. Esta investigación propone una técnica de monitorización y detección de averías en línea de ventiladores industriales basada en señales acústicas como índice de detección física. El sistema propuesto detecta y evalúa anomalías resultantes de daños preliminares en maquinaria rotativa, junto con características de ancho de banda de resolución de detección mejoradas para sensores de micrófono en comparación con sensores de acelerómetro. El Sistema de Integración de Predicción Inteligente con Internet (IPII) resultante se construye para analizar el rendimiento de rotación y predecir averías en ventiladores industriales. El sistema utiliza un controlador embebido NI cRIO-9065 y un módulo de detección de señales en tiempo real. El algoritmo de núcleo se basa en un filtro de realce de señal acústica (ASEF) así como en un filtro de Kalman adaptativo (AKF). El esquema propuesto utiliza señales acústicas con tecnología adaptativa de seguimiento de órdenes para realizar el análisis del algoritmo y la detección de anomalías. Los resultados experimentales mostraron que la señal acústica y el método de análisis de orden adaptativo podían realizar eficazmente la detección y predicción temprana de fallos en tiempo real en ventiladores industriales.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:señales acústicas, ventiladores industriales, sistema inteligente de integración de predicciones, filtro de realce de señales acústicas, método de análisis de orden adaptativo, supervisión en línea de ventiladores industriales, filtro kalman adaptativo, detección precoz de fallos, técnica de detección de fallos, diversas anomalías de funcionamiento
• Keywords:acoustic signals, industrial fans, intelligent prediction integration system, acoustic signal enhancement filter, adaptive order analysis method, online industrial fan monitoring, adaptive kalman filter, early fault detection, fault detection technique, various operational abnormalities