تصنيع جهاز تحليل ومعالجة البيانات الصناعية لتشخيص أعطال المحركات
20 February 2024 - 10:46

تصنيع جهاز تحليل ومعالجة البيانات الصناعية لتشخيص أعطال المحركات

بهدف التقليل من تكاليف صيانة المحركات الصناعية وتحجيم المخاطر المتعلقة بالأفراد، صنّع الخبراء في ايران جهازا يعتمد على الذكاء الاصطناعي يقدم خوارزميات متقدمة لمراقبة حالة العيوب والأعطال في الأنظمة الصناعية.
رمز الخبر : 4583

ووفقاً لوكالة آنا لأخبار العلوم والتكنولوجيا، أقدم وحید صفری دهنوی وبتوجيه من الدكتور مسعود شافعي، عضو هيئة التدريس بجامعة أميركبير للتكنولوجيا، على تنفيذ مشروع يسمى إنشاء جهاز لجمع البيانات الصناعية وتحليلها ومعالجتها لـ كشف الأعطال ومراقبة حالة المحركات مع إمكانية الاتصال بالأتمتة.

وقال عضو هيئة التدريس بكلية الهندسة الكهربائية بجامعة أميركبير التكنولوجية أن المحركات هي المنفذ الرئيسي لصناعة البلاد، وأكمل: في المحركات تحدث عيوب مختلفة لأسباب مختلفة، والكشف المبكر عن العيوب وفي الخطوة التالية، فإن التنبؤ بوقت فشل هذه الأنظمة له أهمية كبيرة؛ لأنه سيقلل من التكلفة والمخاطر على حياة الموظفين.

وأوضح: لو اخذنا بعين الاعتباء الحاجة إلى حلول مبتكرة لتحسين أداء الأنظمة الصناعية المتقدمة وخفض التكاليف في الصناعات التحويلية، فقد قدم هذا البحث، الذي أكد على استخدام الذكاء الاصطناعي والخوارزميات المتقدمة، طرقًا لمراقبة الحالة وتشخيص الأعطال في المحركات.

وأشار الى أن تقليل تكاليف الصيانة وكذلك الأضرار الناجمة عن تعطل المحركات وكذلك تقليل مخاطر الحياة هي من إنجازات ونتائج هذا البحث.

موضحاً أنه مع تقدّم هذا البحث، سيتم تحسين تكنولوجيا قياس السلامة الصناعية، بالإضافة إلى تقليل التكلفة، وسيؤدي ذلك إلى تطوير التكنولوجيا الصناعية، وقال: لقد خلق البحث الذي تم إجراؤه قدرًا كبيرًا من الاهتمام لتحسين كفاءة وأداء معدات الإنتاج، وقد وفرت انخفاضا في تكاليف الإصلاح والأعطال المفاجئة، مما أدى إلى تحسين الظروف الاقتصادية والمالية للصناعات التحويلية.

وتابع حول طرق تنفيذ هذا المشروع البحثي: تضمنت عملية تنفيذ هذه الدراسات تصميم وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر وفي الوقت الحقيقي عن العيوب في معدات الإنتاج. ويتم دمج هذه الخوارزميات في جهاز ونظام متكامل قادر على تسجيل وجمع البيانات ومعالجتها ومراقبة وتشخيص أعطال المحرك.

وقال أن إحدى المشاكل الرئيسية في تنفيذ الخطة هي الحاجة إلى أجهزة جمع البيانات عالية التردد وتابع: ومن بين التعقيدات الأخرى هي خطة الترجيح المناسبة واستخدام خوارزميات التعلم الجماعي لتحقيق دقة عالية في اكتشاف العيوب.

واعتبر في ختام كلامه انه يمكن استخدام نتائج هذا المشروع البحثي في ​​صناعات مختلفة، بما في ذلك صناعات الصلب، وصهر الحديد، والصناعات الصغيرة والمتوسطة، وصناعات النفط والغاز.

إرسال تعليق