Este trabalho aborda o monitoramento on-line e o diagnóstico inteligente no processo de produção de peças forjadas hidrelétricas. Tendo em vista as características e as necessidades da produção de forjamento de energia hidrelétrica, introduzimos como desenvolver um plano de monitoramento e selecionar indicadores de monitoramento adequados. Além disso, como usar algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial, extrair informações de falhas dos dados de monitoramento e dar sugestões de diagnóstico. Por fim, com base em casos práticos, analisa-se as vantagens e perspectivas da aplicação do monitoramento on-line e da tecnologia de diagnóstico inteligente no processo de produção de forjamentos hidrelétricos.
As peças de forjamento de energia hidrelétrica são partes importantes em projetos de conservação de água. Sua qualidade e desempenho afetam diretamente a segurança e a operação dos projetos de conservação de água. No processo de produção, as peças forjadas hidrelétricas precisam passar por vários processos e processamento de processos complexos, propensos a vários defeitos e falhas. A fim de garantir a qualidade da produção e melhorar a eficiência da produção, é necessário usar monitoramento on-line e tecnologia de diagnóstico inteligente para monitorar o processo de produção em tempo real e análise de dados.
A tecnologia de monitoramento on-line refere-se ao monitoramento em tempo real e aquisição de dados do processo de produção por sensores, medidores e outros equipamentos para descobrir e lidar com problemas potenciais em tempo útil. No processo de produção de forjamento de energia hidrelétrica, os indicadores que precisam ser monitorados incluem principalmente temperatura, pressão, fluxo, vibração, etc. A variação destes indicadores tem impacto direto no processo de produção e na qualidade dos produtos, sendo necessária a elaboração de planos de monitoramento sólidos e a seleção de indicadores de monitoramento adequados.
Elaboração de planos de monitoramento
O desenvolvimento de um plano de monitoramento precisa considerar vários fatores, como fluxo de produção, características do equipamento e requisitos do processo. Em primeiro lugar, é necessário identificar os principais processos e equipamentos a serem monitorados, bem como os indicadores a serem monitorados para cada um deles. Em segundo lugar, é necessário selecionar o sensor e o equipamento de instrumentação adequados de acordo com as características e os requisitos dos indicadores de monitoramento. Finalmente, é necessário desenvolver processos e métodos de aquisição e análise de dados, garantindo a precisão e o tempo real dos dados.
Selecção dos indicadores de acompanhamento
A selecção de indicadores de acompanhamento adequados exige ter em conta a representatividade e a sensibilidade dos indicadores. Representatividade significa que os indicadores podem refletir o estado e as mudanças no processo de produção. Sensibilidade significa que os indicadores podem detectar problemas e falhas potenciais em tempo hábil. No processo de produção de forjamento de energia hidrelétrica, os indicadores que precisam ser monitorados com foco incluem temperatura, pressão, fluxo, vibração, etc. A variação desses indicadores afeta diretamente o processo produtivo e a qualidade do produto, sendo necessária a seleção de sensores e instrumentação adequados para o monitoramento.
A técnica de diagnóstico inteligente refere-se à análise e processamento de dados de monitoramento usando algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial, etc., para extrair informações de falhas e dar recomendações de diagnóstico. No processo de produção de forjamento de energia hidrelétrica, a tecnologia de diagnóstico inteligente pode ajudar as empresas a descobrir e lidar com problemas potenciais a tempo, melhorar a eficiência da produção e a qualidade do produto.
Extração de mensagens de falha
A extração de informações de falhas a partir de dados monitorados requer a adoção de algoritmos e métodos adequados. Algoritmos comuns incluem análise no domínio do tempo, análise no domínio da frequência e análise wavelet. Através desses algoritmos é possível processar e analisar os dados monitorados, extraindo informações sobre as características associadas às falhas. Por exemplo, vibrações anormais e falhas durante o funcionamento do equipamento podem ser detectadas através da análise dos sinais de vibração.
Apresentação de recomendações de diagnóstico
Com base nas informações de falha extraídas, algoritmos e métodos adequados podem ser utilizados para dar recomendações de diagnóstico. Métodos comuns incluem sistemas especialistas baseados em regras, reconhecimento estatístico de padrões, diagnóstico de falhas baseado em redes neurais, entre outros. Estes métodos podem dar recomendações de diagnóstico e medidas de tratamento correspondentes de acordo com diferentes características de falha e informações. Por exemplo, um método de diagnóstico de falhas baseado em redes neurais pode ser usado para analisar e processar as informações de falhas extraídas, dando recomendações de diagnóstico e medidas de tratamento correspondentes.
Na aplicação prática, o monitoramento on-line e a tecnologia de diagnóstico inteligente podem ajudar as empresas a descobrir e lidar com problemas potenciais a tempo, melhorar a eficiência da produção e a qualidade do produto. Aqui está um caso de aplicação prática:
Um fabricante de forjamento de energia hidrelétrica usa monitoramento on-line e tecnologia de diagnóstico inteligente para monitorar e analisar dados em tempo real do processo de produção. Através do monitoramento e análise de indicadores de temperatura, pressão, vazão e vibração, é detectada a presença de vibrações e ruídos anormais durante a operação de um determinado equipamento. A análise e o tratamento foram realizados através de métodos de diagnóstico de falhas baseados em redes neurais e constatou-se que os mancais deste equipamento apresentam problemas de desgaste e afrouxamento. As empresas tomam medidas oportuna para manter e manter o equipamento, evitando falhas potenciais e acidentes de produção.
O monitoramento on-line e a tecnologia de diagnóstico inteligente são importantes aplicações e perspectivas no processo de produção de forjamento de energia hidrelétrica. Através do desenvolvimento de um plano de monitorização adequado e da selecção de indicadores de monitorização adequados, potenciais problemas e falhas podem ser identificados e tratados em tempo útil. Ao mesmo tempo, os dados de monitoramento podem ser analisados e processados usando algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial, etc., a partir dos quais informações de falhas podem ser extraídas e recomendações de diagnóstico podem ser dadas. No futuro, com o contínuo desenvolvimento e progresso da ciência e tecnologia, a aplicação de monitoramento on-line e tecnologia de diagnóstico inteligente no campo da produção de forjamento de energia hidrelétrica será mais ampla e profunda.
