Skip to main content

Стрикс.Диагност

Задача​

Внеплановые остановки вращающегося оборудования на обогатительной фабрике обходятся в миллионы рублей за каждый час простоя. Выход из строя подшипника мельницы, насоса или классификатора приводит к каскадной остановке всей технологической цепочки. Традиционный подход — планово-предупредительный ремонт по регламенту — не учитывает фактическое состояние оборудования: исправный узел разбирают досрочно, а дефектный может отказать между плановыми ТО.

Стрикс.Диагност реализует стратегию предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM). Модуль непрерывно анализирует вибрацию, ток и температуру вращающихся машин, выявляет зарождающиеся дефекты на ранней стадии и даёт инженеру достаточно времени для планирования ремонта. Переход от реактивного обслуживания к предиктивному сокращает внеплановые простои, увеличивает межремонтный интервал и снижает затраты на запчасти.

Рабочий процесс​

Предиктивная диагностика в Стрикс.Диагност организована как непрерывный цикл:

  1. Сбор данных. Датчики Passer V/T, установленные на подшипниковых узлах, непрерывно (24/7) измеряют вибрацию, ток и температуру. Частота дискретизации — до 25 кГц для анализа высокочастотных дефектов.

  2. Передача на edge-контроллер. Larus-10/100 принимает данные от датчиков, выполняет первичную фильтрацию и буферизацию, передаёт агрегированные значения в платформу Стрикс по протоколу MQTT.

  3. Анализ. Сервисы диагностики обрабатывают данные в автоматическом режиме:

    • FFT-спектр — преобразование Фурье для выявления характерных частот дефектов.
    • Анализ огибающей — обнаружение модулированных ударных импульсов подшипников.
    • Дефекты подшипников — расчёт характерных частот BPFO (наружное кольцо), BPFI (внутреннее кольцо), BSF (тела качения), FTF (сепаратор) по геометрии подшипника.
    • Трендовый анализ — отслеживание динамики среднеквадратичного значения (RMS) вибрации, выявление деградации.

  4. Оповещение. При обнаружении дефекта или превышении порогового значения формируется аларм. Уведомление отправляется ответственному инженеру. При интеграции с ЛиманИСУ автоматически создаётся наряд на обследование.

  5. Планирование ремонта. Инженер видит тип дефекта, его серьёзность и прогноз остаточного ресурса. Ремонт планируется заранее — в удобное технологическое окно, а не по факту аварийной остановки.

Ключевые показатели эффективности​

Внедрение предиктивного обслуживания на базе Стрикс.Диагност обеспечивает измеримые результаты:

ПоказательТипичный эффектОписание
Снижение внеплановых остановок25--50%Дефекты выявляются за недели до отказа, ремонт планируется заранее
Рост MTBF (средняя наработка на отказ)+20--40%Устранение корневых причин отказов, оптимизация режимов эксплуатации
Снижение MTTR (среднее время восстановления)--30%Заблаговременная подготовка запчастей и персонала
Сокращение затрат на ТОиР15--25%Отказ от избыточных регламентных работ, снижение аварийных ремонтов
Снижение запасов ЗИП10--20%Прогнозирование потребности в запчастях на основе фактического состояния
Условия достижения результатов

Указанные показатели достигаются при корректной установке датчиков, стабильном канале передачи данных и настройке пороговых значений под конкретное оборудование. Первые результаты — через 2--3 месяца после запуска (накопление статистики).

Состав модуля​

Стрикс.Диагност включает следующие компоненты:

  • Вибродиагностика — анализ спектров вибрации: FFT, спектр огибающей, расчёт характерных частот дефектов подшипников (BPFO, BPFI, BSF, FTF). Поддержка каталога подшипников с геометрическими параметрами. Визуализация спектров и трендов в веб-интерфейсе.

  • Расчёт OEE — общая эффективность оборудования по ISO 22400-2. Автоматическое определение режимов работы (работа / простой / ТО / нет данных) на основе телеметрии. Декомпозиция OEE на составляющие: доступность, производительность, качество.

  • Наработка и MTBF/MTTR — автоматический учёт наработки оборудования в часах. Расчёт показателей надёжности: средняя наработка на отказ (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR). История событий пуска/останова.

  • Аларм-менеджмент — настройка пороговых значений для любого параметра телеметрии. Поддержка нескольких уровней серьёзности (предупреждение, авария). Журнал аварийных событий с фильтрацией и экспортом.

  • Оценка качества данных — автоматическая проверка полноты (completeness), своевременности (timeliness) и корректности (validity) поступающих данных. Выявление пропусков, дублей и аномальных значений.

  • Историческая телеметрия — хранение временных рядов в ClickHouse с тремя уровнями агрегации: сырые данные (7 дней), 1-минутные агрегаты (90 дней), 1-часовые агрегаты (2 года). Гибкая настройка сроков хранения через StoragePolicy.

  • Хранение сырых сигналов — запись высокочастотных сигналов вибрации (до 100 кГц) в объектное хранилище S3/MinIO в формате Parquet. Привязка к оборудованию через субмодель TimeSeries (IDTA 02008). Используется для углублённого анализа и обучения ML-моделей.

Поддерживаемое оборудование​

Модуль диагностики оптимизирован для следующих типов вращающегося оборудования:

Тип оборудованияКонтролируемые параметрыТипичные дефекты
Мельницы (SAG, шаровые)Вибрация корпуса, ток двигателя, температура подшипниковИзнос футеровки, дефекты подшипников, перегрузка
Насосы (центробежные, шламовые)Вибрация, ток, давление, расходКавитация, износ рабочего колеса, дисбаланс
Классификаторы (гидроциклоны)Давление на входе, расход, плотность пульпыИзнос апекса/вортекса, забивка
ФлотомашиныВибрация привода, ток, уровень пульпыИзнос импеллера/статора, дефект привода
КонвейерыВибрация приводного барабана, ток, температураДефект подшипников, пробуксовка ленты
КомпрессорыВибрация, ток, температура, давлениеДисбаланс, расцентровка, дефекты подшипников

Далее​

Подробнее о компонентах модуля: