Hiểu về phát hiện lỗi

Devices

Portable balancer & Vibration analyzer Balanset-1A

$2,335.73 Giá gốc là: $2,335.73.$2,010.50Giá hiện tại là: $2,010.50.

Parts

Vibration sensor

$106.44 Giá gốc là: $106.44.$82.79Giá hiện tại là: $82.79.

Parts

Optical Sensor (Laser Tachometer)

$146.65 Giá gốc là: $146.65.$106.44Giá hiện tại là: $106.44.

Devices

Balanset-4

$8,045.54

Parts

Magnetic Stand Insize-60-kgf

$54.40

Parts

Reflective tape

$11.83

Devices

Dynamic balancer “Balanset-1A” OEM

$2,051.89 Giá gốc là: $2,051.89.$1,773.97Giá hiện tại là: $1,773.97.

Định nghĩa: Phát hiện lỗi là gì?

Phát hiện lỗi là quá trình xác định sự tồn tại của một khiếm khuyết hoặc tình trạng bất thường trong thiết bị thông qua việc phân tích các thông số được giám sát như rung động, nhiệt độ, số liệu hiệu suất hoặc các chỉ số khác. Phát hiện lỗi trả lời câu hỏi nhị phân "Có vấn đề gì không?" trước khi tiến hành chẩn đoán lỗi (xác định vấn đề cụ thể) và tiên lượng (dự đoán tuổi thọ còn lại). Đây là bước đầu tiên và cơ bản nhất trong bảo trì dựa trên tình trạng, phân biệt hoạt động bình thường với tình trạng xấu đi hoặc lỗi.

Phát hiện lỗi hiệu quả cung cấp cảnh báo sớm—phát hiện các vấn đề nhiều tháng trước khi xảy ra lỗi chức năng—cho phép có thời gian chuẩn bị cần thiết cho việc bảo trì theo kế hoạch, mua sắm phụ tùng và thời gian ngừng hoạt động theo lịch trình là các đề xuất giá trị cốt lõi của bảo trì dự đoán chương trình.

Phương pháp phát hiện

1. Vượt ngưỡng

Đơn giản và phổ biến nhất:

• So sánh phép đo với phép đo được xác định trước ngưỡng
• Nếu phép đo > ngưỡng → phát hiện lỗi
• Ví dụ: Độ rung tổng thể > 7,1 mm/giây sẽ kích hoạt cảnh báo
• Thuận lợi: Tiêu chí đơn giản, tự động, rõ ràng
• Hạn chế: Yêu cầu thiết lập ngưỡng thích hợp, thời gian trễ để vượt ngưỡng

2. Độ lệch xu hướng

Phát hiện những thay đổi so với mẫu bình thường:

• Tăng dần xu hướng chỉ ra lỗi đang phát triển
• Phát hiện trước khi ngưỡng tuyệt đối vượt quá
• Tỷ lệ thay đổi đáng báo động (tăng nhanh)
• Thuận lợi: Phát hiện sớm hơn, cụ thể theo máy
• Yêu cầu: Cần dữ liệu xu hướng lịch sử

3. Phát hiện dị thường quang phổ

Xác định các thành phần tần số bất thường:

• Những đỉnh núi mới xuất hiện trong quang phổ (tần số mang, sóng hài)
• Các đỉnh hiện có đang tăng dần về biên độ
• Thay đổi mẫu (phát triển dải bên)
• Thuận lợi: Chỉ định loại lỗi cụ thể
• Yêu cầu: Khả năng phân tích quang phổ, quang phổ cơ sở

4. Phương pháp thống kê

• Giá trị nằm ngoài phân phối thống kê chuẩn
• Phát hiện giá trị ngoại lệ (> trung bình + 3σ)
• Vi phạm biểu đồ kiểm soát
• Thuận lợi: Tính đến sự thay đổi bình thường
• Yêu cầu: Kích thước mẫu thống kê đầy đủ

5. Nhận dạng mẫu

• Thuật toán học máy
• Mạng lưới nơ-ron được đào tạo trên các chữ ký bình thường so với chữ ký lỗi
• Phát hiện bất thường tự động
• Thuận lợi: Có thể phát hiện các mẫu tinh tế
• Yêu cầu: Dữ liệu đào tạo, tài nguyên tính toán

Chỉ số hiệu suất phát hiện

Độ nhạy (Tỷ lệ dương tính thực)

• Tỷ lệ lỗi thực tế được phát hiện
• Mục tiêu: > 90-95% vấn đề thực tế được phát hiện
• Độ nhạy cao hơn = ít lỗi bị bỏ sót hơn
• Đo lường: (Kết quả dương tính thật) / (Kết quả dương tính thật + Kết quả âm tính giả)

Độ đặc hiệu (Tỷ lệ âm tính thật)

• Tỷ lệ thiết bị khỏe mạnh được xác định chính xác là khỏe mạnh
• Mục tiêu: > 90-95% thiết bị an toàn không bị báo động sai
• Độ đặc hiệu cao hơn = ít báo động giả hơn
• Đo lường: (Âm tính thật) / (Âm tính thật + Dương tính giả)

Tỷ lệ báo động giả

• Tỷ lệ phần trăm báo động sai (không có lỗi thực sự)
• Mục tiêu: < 5-10% báo động giả
• Tỷ lệ báo động giả cao gây ra tình trạng mệt mỏi khi báo động
• Cân bằng với độ nhạy (đánh đổi)

Thời gian phát hiện

• Thời gian từ khi phát hiện lỗi đến khi hỏng chức năng
• Thời gian chuẩn bị dài hơn = giá trị cao hơn (thời gian lập kế hoạch)
• Điển hình: Vài tuần đến vài tháng đối với lỗi ổ trục được phát hiện do rung động
• Phụ thuộc vào phương pháp: Phân tích phong bì phát hiện sớm hơn mức tổng thể

Những thách thức trong việc phát hiện lỗi

Cân bằng phát hiện sớm so với phát hiện sai

• Phát hiện rất sớm làm tăng nguy cơ báo động giả
• Chờ đợi tín hiệu rõ ràng sẽ giảm thời gian chờ
• Tối ưu hóa thông qua báo động nhiều giai đoạn
• Sử dụng nhiều tham số để xác nhận

Lỗi không liên tục

• Những vấn đề đến rồi đi
• Có thể thấp hơn ngưỡng trong các phép đo định kỳ
• Yêu cầu giám sát liên tục hoặc giữ đỉnh

Nhiều lỗi đồng thời

• Một số vấn đề phát triển đồng thời
• Có thể che khuất nhau trong rung động
• Yêu cầu phân tích toàn diện
• Nhiều phương pháp phát hiện giúp ích

Phát hiện lỗi đa tham số

Rung động + Nhiệt độ

• Cả hai đều tăng: Xác nhận vấn đề về ổ trục
• Chỉ rung: Vấn đề cơ học (mất cân bằng, sai lệch)
• Chỉ nhiệt độ: Vấn đề bôi trơn hoặc ma sát
• Xác nhận kết hợp làm giảm phát hiện sai

Nhiều thông số rung động

• Mức tăng tổng thể + tần suất xuất hiện ổ trục
• Xác nhận lỗi ổ trục cụ thể
• Phát hiện tự tin hơn so với tham số đơn lẻ

Tự động hóa so với Phát hiện thủ công

Phát hiện tự động

• Thuận lợi: Khả năng nhanh chóng, ổn định, 24/7
• Phương pháp: Kiểm tra ngưỡng, thuật toán thống kê, học máy
• Hạn chế: Có thể bỏ sót những vấn đề nhỏ, có thể tạo ra báo động giả

Phát hiện thủ công (chuyên gia)

• Thuận lợi: Phán đoán của con người, nhận thức bối cảnh, nhận dạng mẫu
• Phương pháp: Đánh giá phổ, kiểm tra dạng sóng, tương quan đa tham số
• Hạn chế: Tốn thời gian, không thể mở rộng quy mô, cần có chuyên môn

Phương pháp tiếp cận kết hợp (Thực hành tốt nhất)

• Phát hiện tự động để sàng lọc
• Đánh giá của chuyên gia về các ngoại lệ
• Kết hợp hiệu quả với độ chính xác
• Tiêu chuẩn trong các chương trình trưởng thành

Phát hiện lỗi là năng lực nền tảng cho phép bảo trì dự đoán, xác định các vấn đề đang phát triển đủ sớm để có thể can thiệp theo kế hoạch. Phát hiện lỗi hiệu quả - kết hợp các phương pháp phát hiện phù hợp, đặt ngưỡng chính xác và cân bằng giữa độ nhạy và độ đặc hiệu - cung cấp cảnh báo sớm giúp tối đa hóa việc sử dụng thiết bị đồng thời giảm thiểu chi phí bảo trì và rủi ro hỏng hóc.

---

← Quay lại Mục lục chính