Cet article se concentre sur la surveillance en ligne et la technologie de diagnostic intelligent dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques. En ce qui concerne les caractéristiques et les besoins de la production de pièces forgées hydroélectriques, il présente comment élaborer un plan de surveillance et choisir des indicateurs de surveillance appropriés. En outre, comment utiliser des algorithmes d’apprentissage machine et des techniques d’intelligence artificielle pour extraire des informations de défaut des données de surveillance et donner des recommandations de diagnostic. Enfin, nous analysons les avantages et les perspectives de l’application de la surveillance en ligne et des techniques de diagnostic intelligent dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques, en tenant compte de cas réels.
Les pièces forgées hydroélectriques sont des pièces importantes dans les projets hydrauliques. Leur qualité et leurs performances affectent directement la sécurité et le fonctionnement des projets hydrauliques. Dans le processus de production, les pièces forgées hydroélectriques doivent passer par de nombreux processus et un traitement technologique complexe, sujettes à divers défauts et défaillances. Afin de protéger la qualité de la production et d’améliorer l’efficacité de la production, la surveillance en ligne et la technologie de diagnostic intelligente doivent être utilisées pour la surveillance en temps réel et l’analyse de données du processus de production.
La technologie de surveillance en ligne se réfère à la surveillance en temps réel et à l’acquisition de données du processus de production par des capteurs, des instruments et d’autres équipements pour détecter et traiter les problèmes potentiels à temps. Dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques, les indicateurs à surveiller comprennent principalement la température, la pression, le débit, la vibration, etc. Les modifications de ces indicateurs ont un impact direct sur le processus de production et la qualité des produits, d’où la nécessité de mettre au point des programmes de contrôle rationnels et de choisir des indicateurs de contrôle appropriés.
Élaboration d’un plan de surveillance
L’élaboration d’un plan de surveillance doit tenir compte de plusieurs facteurs tels que le processus de production, les caractéristiques de l’équipement et les exigences du processus. Tout d’abord, il faut identifier les processus et les équipements clés à surveiller, ainsi que les indicateurs à surveiller pour chaque processus et équipement. Deuxièmement, il est nécessaire de choisir des capteurs et des équipements d’instrumentation appropriés en fonction des caractéristiques et des exigences des indicateurs de surveillance. Enfin, des processus et des méthodes d’acquisition et d’analyse des données doivent être mis au point afin de garantir l’exactitude et le temps réel des données.
Sélection des indicateurs de suivi
Le choix d’indicateurs de suivi appropriés doit tenir compte de la représentativité et de la sensibilité des indicateurs. Représentativité signifie que les indicateurs peuvent refléter l’état et les changements du processus de production. Sensibilité signifie que les indicateurs peuvent détecter les problèmes potentiels et les dysfonctionnements en temps opportun. Dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques, les indicateurs qui doivent être surveillés comprennent la température, la pression, le débit, la vibration, etc. Les variations de ces indicateurs ont une incidence directe sur le processus de production et la qualité des produits, d’où la nécessité de choisir des capteurs et des instruments appropriés pour leur suivi.
Les techniques de diagnostic intelligentes se rapportent à l’analyse et au traitement des données de surveillance en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques d’intelligence artificielle, etc., afin d’extraire des informations sur les défaillances et de donner des recommandations de diagnostic. Dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques, la technologie de diagnostic intelligente peut aider les entreprises à trouver et à traiter les problèmes potentiels à temps pour améliorer l’efficacité de la production et la qualité du produit.
Extraction des messages d’erreur
L’extraction des informations sur les défaillances à partir des données de surveillance nécessite l’utilisation d’algorithmes et de méthodes appropriés. Les algorithmes courants incluent l’analyse dans le domaine du temps, l’analyse dans le domaine de la fréquence, l’analyse wavelet, etc. Grâce à ces algorithmes, les données de surveillance peuvent être traitées et analysées pour extraire des informations sur les caractéristiques associées aux défaillances. Par exemple, l’analyse des signaux vibratoires permet de détecter des vibrations anormales et des défaillances lors du fonctionnement des équipements.
Présentation des recommandations de diagnostic
Sur la base des informations de défaut extraites, des algorithmes et des méthodes appropriés peuvent être utilisés pour donner des recommandations de diagnostic. Les méthodes courantes comprennent les systèmes experts basés sur des règles, la reconnaissance statistique des formes, le diagnostic des pannes basé sur des réseaux neuronaux, etc. Ces méthodes peuvent donner des recommandations de diagnostic et des mesures de traitement en fonction des différentes caractéristiques et informations de défaut. Par exemple, des méthodes de diagnostic de pannes basées sur des réseaux neuronaux peuvent être utilisées pour analyser et traiter les informations de pannes extraites et donner des recommandations de diagnostic et des mesures de traitement appropriées.
Dans l’application pratique, la surveillance en ligne et la technologie de diagnostic intelligente peuvent aider les entreprises à identifier et traiter les problèmes potentiels à temps, améliorer l’efficacité de la production et la qualité des produits. Voici un cas d’application pratique:
Un fabricant de pièces forgées hydroélectriques utilise la surveillance en ligne et la technologie de diagnostic intelligente pour surveiller et analyser les données en temps réel du processus de production. La surveillance et l’analyse des indicateurs de température, de pression, de débit et de vibration permettent de détecter la présence de vibrations et de bruits anormaux lors du fonctionnement d’un certain équipement. Les problèmes d’usure et de desserrage des roulements de cet équipement ont été constatés à l’aide d’une méthode de diagnostic des défaillances basée sur un réseau neuronal. Les entreprises prennent des mesures opportunes pour maintenir et entretenir l’équipement, pour éviter les pannes potentielles et les accidents de production.
La surveillance en ligne et la technologie de diagnostic intelligente ont une application importante et prometteuse dans le processus de production de pièces forgées hydroélectriques. Les problèmes et les défaillances potentiels peuvent être détectés et traités en temps opportun en élaborant un plan de surveillance raisonnable et en sélectionnant des indicateurs de surveillance appropriés. Dans le même temps, les données de surveillance sont analysées et traitées en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques d’intelligence artificielle, etc., qui permettent d’extraire des informations sur les défaillances et de donner des recommandations de diagnostic. À l’avenir, avec le développement et le progrès continus de la science et de la technologie, l’application de la surveillance en ligne et de la technologie de diagnostic intelligente dans le domaine de la production de pièces forgées hydroélectriques sera plus large et plus profonde.
