مقدمه

با پیشرفت صنعت و افزایش پیچیدگی تجهیزات دوار مانند کمپرسورها، توربین‌های گاز و پمپ‌ها، تحلیل داده‌های تست و ارزیابی عملکرد این تجهیزات اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است. روش‌های سنتی تحلیل داده‌ها معمولاً مبتنی بر بررسی دستی و تجربه مهندسان است که می‌تواند زمان‌بر و مستعد خطاهای انسانی باشد.

امروزه، هوش مصنوعی (AI) با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل خودکار داده‌های تست، شناسایی الگوهای پنهان و پیش‌بینی مشکلات مکانیکی تبدیل شده است.

در این باره: یادگیری ماشین در توربوماشین‌ها با هدف افزایش سرعت و بهینه‌سازی گردش کار طراحی

در این مقاله، نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تست، پیش‌بینی خرابی‌ها، بهینه‌سازی عملکرد و تصمیم‌گیری هوشمندانه در تعمیر و نگهداری تجهیزات دوار بررسی می‌شود.

۱- اهمیت تحلیل داده‌های تست در تجهیزات دوار

در تست تجهیزات دوار، مقادیر زیادی از داده‌های حسگرها شامل دما، فشار، ارتعاشات، نویز، جریان هوا و سطح روغن ثبت می‌شوند. تحلیل این داده‌ها به دلایل زیر حیاتی است:

• تشخیص مشکلات عملکردی و خرابی‌های مکانیکی
• بهینه‌سازی بازدهی کمپرسورها و توربین‌ها
• افزایش عمر مفید قطعات
• کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری

۲- روش‌های سنتی تحلیل داده‌های تست

تحلیل سنتی داده‌های تست معمولاً شامل بررسی روند تغییر پارامترها، مقایسه با مقادیر استاندارد، تحلیل طیف فرکانسی و بررسی داده‌های تاریخی است. این روش‌ها اگرچه کاربردی هستند، اما معایب زیر را دارند:

• وابستگی به تجربه مهندسین
• تحلیل زمان‌بر در سیستم‌های پیچیده
• عدم توانایی در شناسایی الگوهای پنهان و خرابی‌های نامحسوس

هوش مصنوعی این محدودیت‌ها را برطرف کرده و امکان تحلیل بلادرنگ و تصمیم‌گیری خودکار را فراهم می‌کند.

۳- کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تست تجهیزات دوار

تشخیص ناهنجاری‌ها و عیب‌یابی خودکار

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حسگرها را تحلیل کرده و رفتار غیرعادی تجهیزات را تشخیص دهند. این روش‌ها شامل:

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) برای شناسایی الگوهای غیرعادی
• الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای طبقه‌بندی رفتار طبیعی و غیرطبیعی
• تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) برای پیش‌بینی تغییرات در عملکرد تجهیزات

مثال:

در یک کمپرسور صنعتی، هوش مصنوعی توانست افزایش تدریجی دمای یاتاقان‌ها را تشخیص دهد که در روش‌های سنتی قابل شناسایی نبود. این پیش‌بینی باعث شد که تعمیرات قبل از خرابی جدی انجام شود.

پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی زمان وقوع خرابی‌ها بر اساس داده‌های عملیاتی است.

روش‌های مورد استفاده:

• مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Models) مانند XGBoost و Random Forest برای پیش‌بینی خرابی
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های LSTM برای تحلیل روند داده‌ها و پیش‌بینی رفتار آینده
• تحلیل رگرسیونی (Regression Analysis) برای تخمین عمر مفید قطعات

مثال:

یک توربین گاز در یک نیروگاه با استفاده از هوش مصنوعی، توانست زمان تعویض فیلترها و روغن‌کاری قطعات را دقیق‌تر تخمین بزند و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را تا ۲۰٪ کاهش دهد.

بهینه‌سازی عملکرد و کاهش مصرف انرژی

هوش مصنوعی می‌تواند پارامترهای عملیاتی تجهیزات دوار را بهینه کند تا مصرف انرژی کاهش یابد و بازدهی افزایش پیدا کند.

روش‌های مورد استفاده:

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms) برای تنظیم فشار و دبی کمپرسورها
• مدل‌های پیش‌بینی بر اساس شرایط محیطی برای کاهش مصرف سوخت توربین‌های گازی
• کنترل تطبیقی هوشمند (Adaptive Control Systems) برای تنظیم خودکار عملکرد تجهیزات

مثال:

یک شرکت پتروشیمی با استفاده از هوش مصنوعی، توانست عملکرد کمپرسورهای خود را در شرایط مختلف بهینه کند و مصرف انرژی را ۱۵٪ کاهش دهد.

تحلیل ارتعاشات و تشخیص مشکلات مکانیکی

تحلیل ارتعاشات (Vibration Analysis) یکی از روش‌های کلیدی در تست تجهیزات دوار است. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های ارتعاشی را بررسی کرده و مشکلاتی مانند عدم تعادل، ناهمراستایی و خرابی بیرینگ‌ها را شناسایی کند.

روش‌های مورد استفاده:

• پردازش سیگنال (Signal Processing) و تحلیل طیف فرکانسی (FFT Analysis)
• مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) برای شناسایی الگوهای ارتعاشی غیرعادی
• پردازش تصویر (Computer Vision) برای تحلیل داده‌های اولتراسونیک و تصویربرداری حرارتی

مثال:

یک نیروگاه از هوش مصنوعی برای تحلیل ارتعاشات توربین بخار استفاده کرد و توانست ۳ ماه قبل از خرابی یاتاقان‌ها، نشانه‌های اولیه را شناسایی کند.

تست غیرمخرب (NDT) با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری عمیق

روش‌های تست غیرمخرب (NDT) مانند تصویربرداری مادون قرمز، اولتراسونیک و تحلیل موج آکوستیک نقش مهمی در ارزیابی سلامت تجهیزات دارند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق این داده‌ها را تحلیل کند.

کاربردها:

• تشخیص ترک‌های میکروسکوپی در پره‌های توربین و کمپرسورها
• تحلیل تصاویر اولتراسونیک برای ارزیابی سلامت یاتاقان‌ها
• تشخیص نشتی‌ها و ایرادات ساختاری در قطعات صنعتی

مثال:

یک شرکت هوافضا از مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر X-ray پره‌های توربین استفاده کرد و توانست دقت تشخیص ترک‌ها را تا ۴۰٪ افزایش دهد.

۴- چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تست

• نیاز به داده‌های باکیفیت و متنوع برای آموزش مدل‌ها
• چالش در تفسیر خروجی‌های مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق
• هزینه بالای پیاده‌سازی در برخی سیستم‌های صنعتی

۵- نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی تحولی اساسی در تحلیل داده‌های تست تجهیزات دوار ایجاد کرده است. از تشخیص ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی خرابی‌ها گرفته تا بهینه‌سازی عملکرد و تحلیل ارتعاشات، این فناوری امکان بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها را فراهم می‌کند.

با پیشرفت فناوری و ترکیب هوش مصنوعی با دوقلوی دیجیتال و اینترنت اشیا (IoT)، آینده‌ای با تعمیر و نگهداری کاملاً هوشمند و پیش‌بینانه در صنایع مختلف قابل تصور است.

در ادامه: دوقلوی دیجیتال و نقش آن در تجهیزات دوار، از جمله توربین‌های گاز و کمپرسورها