Шумовая диагностика машин и механизмов

Проблема предсказание сбоя или выхода из строя сложного механизма (в общем случае – “системы”) ”) была и остаётся актуальной. Такие гиганты индустрии машиностроения как Siemens и GE продают вместе со своими дорогостоящими продуктами удалённые сервисы мониторинга их состояния, работающие в режиме реального времени. Для российских производителей подобные системы, к сожалению, представляются пока фантастикой.

Одно из перспективных направлений решения этой проблемы – шумовая диагностика систем. Компания НТК АНЧАР является одной из первых компаний, работающая в этом направлении. В настоящее время компания разрабатывает методы и технологии шумовой диагностики систем.

Решаемые задачи

Дистанционное мониторинг и управление механизмами на протяжении всего их жизненного цикла на основе анализа шума. Более точно под мониторингом и управлением понимается:

- прогнозирование остаточного времени функционирования механизма без сбоев при текущих условиях эксплуатации;

- прогнозирование характера сбоя и времени его наступления при текущих условиях эксплуатации;

- рекомендации изменения параметров эксплуатации с целью увеличения времени работы без сбоя;

- генерация управляющих воздействий в случаях возникновения определенных ситуаций. Перечень ситуаций строго оговорен.

Для достижения поставленных целей создается распределенная система сбора данных о текущих параметрах механизма, их анализа и передачи управляющих сигналов обратно на механизм.

Задача анализа данных в настоящее время проходит исследовательский этап.

Задачи сбора информации и передачи управляющих воздействий решены. Для этих целей разработана технология создания систем управления сложными системами vegA. Технология совместима с технологий интернет вещей (IoT).

Технология vegA имеет самостоятельное значение и может применяться для широкого круга дистанционного управления. Например, на основе технологии vegA можно создать производственную цепочку из разрозненных станков ЧПУ, осуществлять их быструю перенастройку, осуществлять наблюдение за продуктом в течении всего жизненного цикла и т.д.