インテリジェントエキスパートシステム-ロータリーキルンマシン

ロータリーキルンマシンの手動操作には、次の問題があります。

• プロセス制御要件については、オペレーターの操作経験が不均一であり、操作モードが異なり、厳密に統一することはできません。

• 彼らは感情を彼らにもたらす可能性があります仕事、そして彼らの労働状態は彼らの責任感に依存します;

• オペレーターの流動性は年々増加しており、オペレーターのスタッフトレーニングは徐々に現れています;

• 社会の発展に伴い、従業員への企業の投資は年々増加しています。

• オペレーターが観察することは困難ですフィールドデータをリアルタイムで処理し、時間内に処理します。

  
  

  ロータリーキルンの専門的なインテリジェント制御システムは多変数で大きな時間遅延モデルの予測制御アルゴリズムについて。さまざまな複雑な制御技術を採用し、多変量予測制御システムモデリングソフトウェア、シミュレーションソフトウェア、運用管理ソフトウェアの独自の研究開発に基づいて設立されました。また、エキスパートインテリジェント制御システムは、コンピューター制御技術の助けを借りて、オペレーターが提供する専門知識と経験に基づいており、各操作変数のリアルタイムインテリジェントプロセス制御の製造プロセスにおけるシミュレーションの専門家です。

  
  

  ロータリーキルンの専門的なインテリジェント制御システムの利点は次のとおりです。

  ロータリーキルンを使用して、ロータリーキルンの長期安定運転を確保します。

  機器の寿命を延ばし、オペレーターの作業負荷と不要な損失を削減します。誤操作によって引き起こされます。

  生産プロセスにおける石炭消費量と電力消費量の最適化制御を実現し、省エネと排出削減、安定した生産と品質の制御要件を達成します。

  
  

  エキスパートインテリジェント制御システムのコアテクノロジーには、次の側面が含まれます。

  • ニューラルネットワークテクノロジー：生物学的ニューロンの模倣、オンラインデータ収集による自己学習調整;

  • モデル識別技術：実際のフィールドデータを使用して高精度の制御モデルを確立します。

  • 複合モデル予測制御アルゴリズム：多変数相互作用および大規模な時間遅延システムのための効果的な制御方法;

  • ファジー制御技術：エキスパートの知識に基づいて、設計が容易で、制御に適しています非線形、時変、純粋な遅延システム;

    
    

    

    
    

    ロータリーキルンマシンのオンライン振動監視システム：

    ロータリーキルンは石炭採掘プロセスラインであり、その通常の操作は非常に重要です。長い間-長期的な運用プロセスでは、さまざまな障害が発生しやすく、隠れた危険性が非常に高くなります。また、従来の機器管理では、通常、早期の故障を防ぎ、機器を増やすための時間に基づくスポット検査と組み合わせた予防保守のモードが採用されています。信頼性;予防保守は予定外のダウンタイムを減らすことができますが、現場の管理担当者の経験に依存しすぎており、機器のリアルタイムの運用ステータスデータのサポートが不足しています。その結果、最終的な保守の決定は、機器の実際のステータス。このモードでは、「メンテナンス中」および「メンテナンス中」が発生する可能性があります。 e＆quot;。ただし、キーユニットの現場に設置されている防犯システムには、診断分析機能がない場合や、診断機能を有効に活用することが難しい場合があります。後期の故障のみを検出できます。これは、機器の操作にリスクをもたらし、企業の管理レベルと機器の操作効率に影響を与えます。

    
    

    ロータリーのオンライン振動監視システムキルンは、メインモーターやピニオンなどの伝達部品のベアリングに振動センサーやデータ取得カードをセットして振動データを継続的に収集し、故障診断・分析ソフトウェアや専門技術者が収集したデータを分析して設備状態の結論を出します。オンライン監視システムは、機器の現在の状態を判断するだけでなく、機器の将来の状態を予測し、機器のライフサイクル全体の各段階の記録と追跡を実現し、監視と予測を実現するためにロールすることができます電力周波数障害、機械部品の損傷などの問題。

    
    

    オンライン振動監視システムを構築することの価値は次のとおりです。

  • 継続的な生産と機器の安全性を確保する

  • 判断して予測する機器の状態

  • 予知保全を実現し、予期しないダウンタイムを削減し、企業の効率を向上させます

  • 運用と保守モードのアップグレードを支援します

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