تشخیص حالت شکست شامل شناسایی مسائل بالقوه در سیستم ها قبل از اینکه آنها منجر به شکست های قابل توجهی شوند، تشخیص زودهنگام اجازه می دهد تا به موقع تعمیر و نگهداری شود و باعث کاهش خرابی ها، بهبود قابلیت اطمینان کلی و محاسبات ایمنی و تکنیک های مختلف برای نظارت بر سلامت سیستم و پیش بینی شکست ها می شود.

تکنیک های تشخیص حالت شکست رایج

چندین روش برای تشخیص حالت های شکست در اوایل استفاده می شود، این شامل تجزیه و تحلیل آماری، پردازش سیگنال و الگوریتم های یادگیری ماشین است.هر تکنیک مزایای مختلفی را با توجه به سیستم و داده های موجود ارائه می دهد.

محاسبه برای تشخیص زود هنگام

محاسبات اغلب شامل نظارت بر پارامترهای کلیدی مانند لرزش، دما و فشار است. Thresholdsolds بر اساس شرایط عملیاتی طبیعی ایجاد می شود.هنگامی که اندازه گیری ها از این آستانه ها فراتر می رود، نشان دهنده یک حالت شکست بالقوه است.

محاسبات مشترک شامل:

  • ] کنترل فرایند آماری (SPC): از نمودار های کنترل برای تشخیص تغییرات استفاده می کند.
  • ROS به معنی میدان (RMS) است: اندازه سیگنال ها مانند ارتعاشات را اندازه گیری می کند.
  • تجزیه و تحلیل سود: ردیابی پارامتر در طول زمان برای شناسایی ناهنجاری.
  • تجزیه و تحلیل مستمر: [FLT 1] مقایسه داده های مشاهده شده با مدل های مورد انتظار برای پیدا کردن اختلاف.

پیاده سازی و نظارت

پیاده سازی تشخیص شکست شامل جمع آوری داده های مداوم و تجزیه و تحلیل زمان واقعی است.سیستم های خودکار می توانند هشدار را هنگامی که الگوهای غیر طبیعی شناسایی می شوند، ایجاد کنند و تیم های تعمیر و نگهداری را به سرعت عمل کنند.