圖爾克基于機器學習的預測性維護系統
http://www.debgrams.com 2025-04-17 10:13 來源：圖爾克（天津）傳感器有限公司
智能維護如何及時檢測到故障？
無論是多協議以太網、ARGEE、IO-Link還是控制柜保護模塊和云服務，圖爾克面向新建工廠項目的狀態監測解決方案都可以讓一切變為現實！
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時間：4月18日 14：25
主講人：圖爾克 系統解決方案主管 郝立明
可用性是設備綜合效率的關鍵因素。若機器因故障而閑置，則會導致意外生產停頓，進而造成損失。為了避免這種情況發生，工業4.0時代的維護通過永久訪問傳感器數據來實施。
益處：更快檢測到錯誤或磨損導致的異常情況。這是因為可以直接向相關負責人發出警報，或已經將狀態數據集成在預見性維護中。這意味著，與可避免的維護操作相關的不確定的額外成本將成為過去。
高效且面向未來
圖爾克電機狀態監測解決方案采用三軸振動傳感器和深度學習技術來監控電機及其相關系統的工作狀態。一旦發現異常振動模式，系統就會以 1 至 5 的嚴重程度值發出報警，以指示嚴重程度的增加。
該方案中我們重點關注的是電機相關系統：一般指電機+減速機+軸承+負載等設備）的機械故障。例如，錯位、不平衡、部件磨損或結構損壞。這些故障一般表現為過度振動、異常聲音和機械部件過早磨損，這將導致機組壽命和效率的降低。
我們的目標在于更早發現和解決該異常，并將風險或故障損失降低。
由于設備的磨損類異常一般都呈現出早期緩慢劣化，后期指數爆發的特點。所以早期的異常發現，既是保證設備始終高效能運轉的有效措施，也是大幅降低維護成本的優勢技術。
狀態異常會引起設備振動數據的緩慢偏移。振動數據的曲線雖然直觀，但容易受到雜散干擾，且不易執行定量解析形成有效的指令。
Turck電機狀態監測軟件采用圖像處理技術，為每一臺機器創建獨立且專屬的設備模型。
振動數據“快照”通過AI-Pipe的逐級解析和計算，形成目標設備異常程度及可能原因的診斷通知，預測性維護建議成為運維工程師最得力的工作助手。
利用圖爾克的軟硬件解決方案實施整個控制和狀態監測系統。利用單個聯絡點，工廠計劃人員不僅能節省時間，還能獲得協調的組件。而假如想要集成其他制造商的服務或發送數據到自己的云端呢？別擔心，開放式接口可保證穩定的高系統靈活性。
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