故障诊断

• 数据监测与分析
  • 实时数据采集：控制系统会通过各种传感器实时采集成型过程中的关键数据，如温度、压力、速度、位移等。这些传感器分布在生产设备的各个关键部位，能够精确地获取设备运行和产品成型的实时状态信息。
  • 数据分析算法：运用先进的数据分析算法，如基于统计的分析方法、神经网络算法、故障树分析等，对采集到的数据进行处理和分析。通过与预设的正常运行数据模型或阈值进行对比，判断是否存在异常。例如，当温度数据超出正常范围波动时，系统可能判断与加热装置或温度控制系统有关。
• 模型与仿真诊断
  • 建立系统模型：根据成型过程的物理原理和工艺要求，建立设备和成型过程的数学模型或仿真模型。这些模型能够模拟正常运行状态下的各种参数变化和系统响应。
  • 模型对比与验证：将实际运行数据输入到模型中进行仿真验证，观察模型输出与实际系统输出的差异。如果差异超出允许范围，就可以初步确定存在故障，并根据模型的分析结果初步定位故障可能出现的部位。
• 故障特征库匹配
  • 建立故障特征库：收集和整理以往各种故障发生时的特征数据和现象，建立故障特征库。这些特征包括特定的参数变化模式、异常的声音、振动特征等。
  • 实时匹配与诊断：在系统运行过程中，实时将采集到的信息与故障特征库中的数据进行匹配。一旦发现与某个故障特征相符的情况，系统就能快速判断出可能出现的故障类型。

报警

• 分级报警机制
  • 设定报警级别：根据故障的严重程度和对生产的影响程度，将报警分为不同的级别，如紧急报警、重要报警和一般报警。紧急报警通常用于设备故障可能导致安全事故或严重损坏的情况，重要报警用于影响产品质量或生产进度的故障，一般报警则用于一些可能需要关注但不影响生产的小问题。
  • 不同级别响应：针对不同级别的报警，系统采取不同的响应措施。紧急报警会立即停止设备运行，并发出强烈的声光信号，通知操作人员和相关人员立即处理。重要报警会在发出声光报警的同时，在操作界面上显示详细的故障信息，提示操作人员采取相应的措施。一般报警则以较为温和的方式提醒操作人员注意，并记录相关信息，以便后续分析。
• 多种报警方式
  • 声光报警：通过安装在设备现场和控制室内的声光报警器，在故障发生时发出明亮的灯光闪烁和响亮的声音，引起操作人员的注意。灯光颜色和声音频率可以根据报警级别进行区分，以便操作人员快速判断故障的严重程度。
  • 文本报警：在控制系统的操作界面上，以清晰的文字形式显示故障报警信息，包括故障发生的时间、位置、类型和可能的原因等详细内容。操作人员可以通过查看文本信息，快速了解故障情况，采取相应的处理措施。
  • 远程报警：利用网络通信技术，将报警信息发送到操作人员的手机、平板电脑或其他远程终端设备上。无论操作人员身在何处，都能及时收到故障报警信息，以便远程监控和指挥处理故障。
• 报警信息记录与追溯
  • 数据记录：系统会自动记录每一次报警的详细信息，包括报警时间、解除时间、故障持续时间、相关参数变化等。这些记录可以作为历史数据保存下来，供后续的故障分析和设备维护参考。
  • 追溯与分析：通过对报警信息的追溯和分析，操作人员和技术人员可以了解故障发生的频率、规律和趋势，找出潜在的问题和隐患，为设备的优化升级和维护保养提供依据。