1. 공압기 물리적 특성 분석

1. 공압기 핵심 기능 분석

공기압축기는 공업생산중의 관건적인 동력설비로서 그 핵심기능은 전기에네르기나 기계에네르기를 기체압력에네르기로 전환하여 각종 공기동력시스템에 안정적이고 청결한 압축공기원을 제공하는것이다.이 설비는 자동화 제어 시스템, 공기압 집행 기구 구동 및 공정용 가스 장면에 광범위하게 응용된다.

공압기는 운행과정에 기계마모, 열응력변화 및 매체오염 등 요소로 하여 다음과 같은 일련의 전형적인 손실현상을 산생하게 된다.

◆윤활유 의 산화 노화 로 윤활 성능 이 저하 되다

◆공기 여과심이 막히면 공기 흡입 저항이 커진다.

◆냉각기에 먼지가 쌓여 환열 효율이 떨어지다.

◆밸브 조각의 피로 마모는 밀봉 성능의 열화를 야기한다

◆베어링 마모로 인한 기계 효율 저하

이러한 손실은 설비의 운행 효율과 가스 공급의 질에 직접적인 영향을 미친다.연구에 따르면 공압기의 주요 실효 모델은 베어링 마모, 밸브 피로 단절, 회전자 간극 증대 및 전기 기계 절연 노화 등을 포함하며, 이러한 실효 모델은 설비의 에너지 효율을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 비계획적인 정지를 유발할 수 있으며, 나아가 전체 생산 라인의 안정성과 안전성에 영향을 줄 수 있다.

따라서 물리적 특성에 기반한 건강 상태 평가 모델을 구축하면 공압기가 수동 수리에서 예측 유지 보수로의 전환을 실현하고 설비의 전체 생명 주기 관리 수준을 향상시키는 데 도움이 된다.

2. 공압기 핵심 운행 매개 변수

2. 건강 상태 정의

설비 운행 상태와 역사 수리 기록을 바탕으로 공압기 건강 상태를 다음과 같은 등급으로 나눈다.

3. 데이터 모델 구축

1. 물리적 제어 피쳐 구축

공압기 운행 기리를 바탕으로 다음과 같은 핵심 특징 지표를 구축한다.

2. 이상 검출 모델 설계

고립된 숲(Isolation Forest) 알고리즘을 사용하여 예외를 탐지합니다.이 알고리즘은 트리 구조를 기반으로 한 무감독 이상 검출 방법으로, 그 핵심 원리는 반복적으로 무작위로 특징을 선택하고 샘플 공간을 분할함으로써 이상점이 대부분의 데이터 분포에서 멀리 떨어져 있기 때문에 더욱 쉽게 격리되는 것이다.

2.1 알고리즘의 이점

◆고차원 데이터에 대한 우수한 처리 능력

◆산업 현장에서 데이터 표시 불필요

◆실시간 테스트를 위한 컴퓨팅 복잡성 감소

◆특이점에 대한 높은 감지 민감성

2.2 알고리즘 원리

고립된 삼림은 여러 그루의 고립된 나무(iTree)를 구축하여 데이터 점의 격리를 실현한다.각 고립 트리에는 다음 절차가 적용됩니다.

◆임의로 피쳐 차원 선택

◆피쳐의 최대값과 최소값 사이에서 임의로 분할점 선택

◆모든 데이터 지점이 분리될 때까지 위의 절차를 반복합니다.

그림 1: 고립된 포리스트 알고리즘 예 1

정상적인 데이터 지점은 더 많은 분할 절차가 있어야 고립될 수 있지만, 이상 지점은 희소성 때문에 비교적 적은 단계에서 고립되는 경우가 많다.

그림 2: 고립된 포리스트 알고리즘 예 2

2.3 모델 응용 프로그램

◆데이터 사전 처리: 표준화된 프로세싱으로 볼륨 영향 제거

◆피쳐 선택: 주요 물리적 매개변수를 가져온 피쳐로 선택합니다.

◆모델 훈련: 역사적 정상 데이터 기반 고립된 삼림 모델 훈련

◆이상 감지: 새 데이터 포인트의 이상 분수 계산

◆임계값 설정: 비즈니스 요구 사항에 따라 예외 판정 임계값 설정

3.건강 검사 및 경고 전략

다중 레벨 건강 점수 체계를 구축하여 장치 건강 상태를 0-1 사이의 수치로 계량화합니다.

4. 시스템 통합 방안

시스템은 건강 진단 결과 및 진단 보고서를 제공하고 건강 추세를 시각적으로 보여줍니다.사용자는 시간 범위, 사이트 및 장치를 선택하여 다음과 같은 시각적 결과를 얻을 수 있습니다.

1. 기능 모듈

◆데이터 조회 모듈: 시간, 사이트, 장치 등 차원에서 역사 데이터를 조회할 수 있도록 지원

◆건강 평가 모듈: 실시간 컴퓨팅 장치 건강 평가

◆이상 감지 모듈: 장치 작동 이상 확인

◆경보 푸시 모듈: 적시에 경보 정보 발송

◆보고서 생성 모듈: 진단 보고서 자동 생성

그림 3: 실시간 장치 작동 데이터

2. 시각적 표시

◆건강 평점 추세 곡선

◆핵심 매개변수 실시간 모니터링 차트

◆예외 이벤트 타임라인

◆장치 상태 분포도

◆유지 보수 제안 프롬프트 패널

그림 4: 장비 건강 진단 결과

그림 5: 장치 예외 경고 기록

3. 시스템 이점

◆과학: 물리적 특성과 데이터 구동을 결합한 방법

◆실시간: 실시간 데이터 처리 및 예외 탐지 지원

◆설명성: 명확한 진단 근거 및 유지 관리 권장 사항 제공

◆확장성: 기능 확장 및 시스템 통합을 용이하게 하는 모듈식 설계

이 방안의 실시를 통해 공압기 설비의 예측적 유지보수를 실현하고 비계획적인 정지 위험을 낮추며 설비의 운행 효율을 높이고 설비의 사용 수명을 연장하여 공업 생산의 안정적인 운행에 강력한 보장을 제공할 수 있다.