Vorausschauende Wartung von rotierenden Maschinen mit Vibration und Thingspeak - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:19

Rotierende Maschinen wie Windturbinen, Wasserturbinen, Induktionsmotoren usw. unterliegen unterschiedlichen Arten von Verschleiß. Die meisten dieser Fehler und Abnutzungen werden durch die anormalen Vibrationen im Gerät verursacht. Diese Maschinen werden oft unter hoher Belastung und mit minimalen Ausfallzeiten betrieben. Die Hauptfehler, die dabei auftreten, sind die folgenden:

• Unregelmäßige Radial- und Tangentialkräfte.
• Unregelmäßiges mechanisches Verhalten.
• Lagerfehler, Rotorstab- und Endringfehler bei Käfigläuferinduktion
• Motorstatorfehler und Luftspaltexzentrizität in Rotoren.

Diese unregelmäßigen Vibrationen können zu einer schnelleren Verschlechterung der Maschine führen. Geräusche und können das mechanische Verhalten der Maschine beeinträchtigen. Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance bietet eine detaillierte Untersuchung der Erkennung, Lokalisierung und Diagnose von Fehlern in rotierenden und sich hin- und herbewegenden Maschinen mittels Schwingungsanalyse. In diesem Instructable werden wir Wireless Vibration Sensor verwenden, um dieses Problem zu überwinden. Diese Sensoren sind industrietaugliche Sensoren und wurden in vielen Anwendungen erfolgreich eingesetzt, z. Wir werden die Schwingungsdaten in Thing Speak visualisieren und analysieren. Hier werden wir folgendes demonstrieren.

• Drahtlose Vibrations- und Temperatursensoren.
• Schwingungsanalyse mit diesen Sensoren.
• Erfassen der Daten mit dem drahtlosen Gateway-Gerät
• Senden von Schwingungsdaten an die Thing Speak IoT-Plattform mithilfe der Thing Speak MQTT-API.

Schritt 1: Hardware- und Softwarespezifikationen

Softwarespezifikation

• Ein ThingSpeak-Konto
• Arduino-IDE

Hardware-Spezifikation

• ESP32
• Drahtloser Temperatur- und Vibrationssensor
• Zigmo Gateway-Empfänger

Schritt 2: Richtlinien zur Vibrationsprüfung in rotierenden Maschinen

Wie in der letzten anweisbaren "Mechanische Schwingungsanalyse von Asynchronmotoren" erwähnt. Es gibt bestimmte Richtlinien, die befolgt werden müssen, um den Fehler und die fehlererkennende Schwingung zu trennen. Für die kurze Drehzahl gehört die Frequenz dazu. Drehzahlfrequenzen sind charakteristisch für verschiedene Fehler.

• 0,01 g oder weniger - Ausgezeichneter Zustand - Die Maschine funktioniert ordnungsgemäß.
• 0,35 g oder weniger - Guter Zustand. Die Maschine funktioniert gut. Keine Aktion erforderlich, es sei denn, die Maschine ist laut. Es kann ein Rotorexzentrizitätsfehler vorliegen.
• 0,75 g oder mehr - rauer Zustand - Der Motor muss überprüft werden, es kann ein Rotorexzentrizitätsfehler vorliegen, wenn die Maschine zu viel Lärm macht.
• 1g oder mehr - Sehr rauer Zustand - Es kann ein schwerer Fehler in einem Motor vorliegen. Der Fehler kann auf einen Lagerfehler oder ein Verbiegen der Stange zurückzuführen sein. Überprüfen Sie das Geräusch und die Temperatur
• 1,5 g oder mehr - Gefahrenstufe - Der Motor muss repariert oder ausgetauscht werden.
• 2,5g oder mehr -Schwere Stufe-Schließen Sie die Maschine sofort ab.

Schritt 3: Abrufen der Vibrationssensorwerte

Die Vibrationswerte, die wir von den Sensoren bekommen, sind in Milis. Diese besteht aus den folgenden Werten.

Effektivwert – Effektivwert entlang aller drei Achsen. Der Spitze-zu-Spitze-Wert kann berechnet werden als

Spitze-Spitze-Wert = Effektivwert/0.707

• Min-Wert- Mindestwert entlang aller drei Achsen
• Max-Werte-Spitze-zu-Spitze-Wert entlang aller drei Achsen. Der RMS-Wert kann mit dieser Formel berechnet werden

Effektivwert = Spitze-Spitze-Wert x 0,707

Früher, als der Motor in gutem Zustand war, kamen wir auf Werte um 0,002g. Als wir es jedoch an einem defekten Motor ausprobierten, betrug die von uns untersuchte Vibration etwa 0,80 g bis 1,29 g. Der defekte Motor war einer hohen Rotorexzentrizität ausgesetzt. So können wir mit den Vibrationssensoren die Fehlertoleranz des Motors verbessern.

Schritt 4: Einrichten von Ding Speak

Zum Posten unserer Temperatur- und Feuchtigkeitswerte in die Cloud verwenden wir die ThingSpeak MQTT API. ThingSpeak ist eine IoT-Plattform. ThingSpeak ist ein kostenloser Webservice, mit dem Sie Sensordaten in der Cloud sammeln und speichern können. MQTT ist ein gängiges Protokoll, das in IoT-Systemen verwendet wird, um Low-Level-Geräte und Sensoren zu verbinden. MQTT wird verwendet, um Kurznachrichten an und von einem Broker zu übergeben. ThingSpeak hat kürzlich einen MQTT-Broker hinzugefügt, damit Geräte Nachrichten an ThingSpeak senden können. Sie können das Verfahren zum Einrichten des ThingSpeak-Kanals in diesem Beitrag befolgen

Schritt 5: Werte im ThingSpeak-Konto veröffentlichen

MQTT ist eine Publish/Subscribe-Architektur, die in erster Linie entwickelt wurde, um bandbreiten- und leistungsbeschränkte Geräte über drahtlose Netzwerke zu verbinden. Es ist ein einfaches und leichtes Protokoll, das über TCP/IP-Sockets oder WebSockets ausgeführt wird. MQTT über WebSockets kann mit SSL gesichert werden. Die Publish/Subscribe-Architektur ermöglicht das Pushen von Nachrichten an die Clientgeräte, ohne dass das Gerät den Server ständig abfragen muss.

Ein Client ist ein beliebiges Gerät, das eine Verbindung zum Broker herstellt und Themen veröffentlichen oder abonnieren kann, um auf die Informationen zuzugreifen. Ein Thema enthält die Routing-Informationen für den Broker. Jeder Client, der Nachrichten senden möchte, veröffentlicht sie zu einem bestimmten Thema, und jeder Client, der Nachrichten empfangen möchte, abonniert ein bestimmtes Thema

Veröffentlichen und abonnieren mit ThingSpeak MQTT

• Veröffentlichung in Channel-Feed-Kanälen/"channelID" /publish/"WriteAPIKey"

• Veröffentlichen in einem bestimmten Feld

  Kanäle/

  "channelID" /publish/fields/"fieldNumber" /"fieldNumber"

• Abonniere das Kanalfeld

  Kanäle/

  "channelID" /subscribe/ "format" /"APIKey"

• Abonniere den privaten Kanal-Feed

  Kanäle/

  Kanal ID

  /subscribe/fields/"fieldNumber" /"format"

• Alle Felder eines Kanals abonnieren. Kanäle /

  "Kanal ID"/

  abonnieren/felder/

  Feldnummer

  /"API-Schlüssel"

Schritt 6: Visualisierung der Sensordaten auf ThingSpeak

Schritt 7: E-Mail-Benachrichtigung für Vibrationsalarm

Wir verwenden IFTTT-Applets, um dem Benutzer eine E-Mail-Benachrichtigung über Wetterberichte in Echtzeit zu geben. Weitere Informationen zum IFTTT-Setup finden Sie in diesem Blog. Wir haben es also über ThingSpeak implementiert. Wir senden eine E-Mail-Benachrichtigung an den Benutzer, wenn die Temperaturänderung in einer Maschine auftritt. Es wird eine E-Mail-Benachrichtigung "Was für ein schöner Tag" ausgelöst. Jeden Tag gegen 10:00 Uhr (IST) erhalten wir eine E-Mail-Benachrichtigung

Schritt 8: Gesamtcode

Die Firmware dieses Setups finden Sie in diesem GitHub-Repository