Tahmin edici bakım, ekipman hataları ve zamanlama bakım faaliyetleri için sensör verilerini analiz etmeye bağlıdır. Signal processing teknikleri, ham sensör sinyallerinden anlamlı bilgi çıkarmak, tahminlerin doğruluğunu artırmak ve kesinti süresini azaltmak için gereklidir.

Signal Processing temelleri

Signal processing, sensörlerden toplanan sinyalleri analiz etmek, değiştirmek ve yorumlamak için yöntemler içerir. Bu sinyaller genellikle gürültü ve sorumsuz bilgiler içerir, bu da faydalı verilere odaklanmak için filtrelenmelidir.

Signal Processing'da Common Techniques

Tahmin edici bakım için sensör verilerini işlemek için çeşitli teknikler kullanılır:

  • [FONT:0) Direktif:[Dönetici: Düşük geçit, yüksek geçit veya grup geçiş filtreleri gibi yöntemleri kullanarak gürültüyü kaldırır.
  • [[Düzücü Dönüşüm:[Dönetici:[Dönder:) Zaman domaini, baskın frekansları tanımlamak için frekans domaini işaret eder.
  • [FONT:0)Wavelet Dönüşümü:[Dönetici:0) Farklı ölçeklerde Analyzes sinyalleri, geçici özellikleri tespit etmek için kullanışlı.
  • [FONT:0) Normalleştirme:[Dönetici:[Dönetici:0) Karşılaştırma ve analiz için standart bir ölçek için verileri standart bir ölçeke ayarlar.

Predictive Bakım Uygulamaları

Süreçli sensör verileri potansiyel hataları işaret eden kalıpları tanımlamaya yardımcı olur. ⁇ analizi gibi teknikler anormal vibrasyonları tespit edebilir, ancak dalgalama analizi sinyallerinde aniden değişiklikler ortaya çıkarabilir.Bu bilgiler bakım ekiplerinin proaktif olarak hareket etmesini sağlar, pahalı arızaları önler.