如何可靠地检测和分析大型机器中的高频电气故障？

要诊断快速、间歇性的故障，需要以毫秒级为单位进行高分辨率的连续数据采集。借助 ibaPDA，可通过接口（例如连接至 SIMATIC S7 系统）以高采样率并行采集数千个信号。高时间分辨率与同步信号记录相结合，能够精确重现故障序列。这使得即使是短暂的异常现象也能被清晰识别。

如何在偏远或危险的工业环境中高效地进行故障诊断？

在严苛的环境中，远程分析对于最大限度地降低人员和设备面临的风险至关重要。通过将 ibaPDA 与 ibaDAQ 或 ibaMDAQ 等本地安装的硬件结合使用，可直接在设备端采集数据并进行远程分析。这大大减少了在带电系统中进行现场操作的需求，同时显著缩短了故障排查所需的时间。

如何通过数据驱动的分析来优化零部件更换？

精确的故障定位能够清晰识别存在故障或易磨损的部件。通过在ibaHD-Server中持续存储数据，可以分析历史信号趋势，并在早期阶段检测到异常。这避免了需要通过试错法更换部件的情况。因此，既降低了材料成本，又提高了维护效率。

数据驱动的维护策略如何提高工厂的可用性？

通过分析趋势和信号的渐变，可以根据实际状况规划维护工作。ibaPDA 提供了必要的数据基础，而存储在 ibaHD-Server 中的历史数据则支持长期分析。这使得能够针对关键组件进行有针对性的监控，并延长其使用寿命。在实际应用中，这将显著减少计划外停机时间。

如何利用虚拟信号和模型进行故障预测检测？

虚拟信号能够根据现有测量数据推导出额外的状态变量。利用 ibaPDA 中的“表达式构建器”，可在系统内直接定义此类模型并进行实时计算。这使得潜在的故障状况能够在故障发生前被及早发现。该功能支持主动维护，并减少了现场人工故障排查的需求。

使用 iba 定位高速故障

项目

强烈震动、灰尘和超过 45 摄氏度的高温：电绳铲的工作环境属于恶劣环境，这一点也不奇怪。

这些巨大的机器也从事着艰苦的劳动。2024 年，全世界共生产了约 3230 公斤黄金和 2200 万吨铜，其中铲车作为主要装载装置发挥了至关重要的作用。因此，尽可能提高铲运机的可用性对采矿公司来说至关重要。然而，由于外部条件极端恶劣，部件故障或电气问题很难避免。这就是 iba 系统在监控机器控制方面发挥作用的地方。

益处

快速故障诊断：可在数分钟内而不是数小时/数天内确定故障，也可远程确定故障。iba 系统非常适合高速查找间歇性故障。
消除带电作业 (LWE)：通过与 iba 系统的远程连接，无需人员连接带电设备，因此实际上可消除带电作业。
减少部件使用：准确定位发生故障或正在发生故障的部件。无需更换部件来隔离/识别故障。
优化维护策略：提供有关部件的准确反馈，可更好地跟踪部件的老化情况。这样就可以延长一些非常昂贵的部件的使用寿命。
操作员培训工具：通过在单个页面上使用多个控制信号的功能，机器功能之间的互动可以很好地查看操作节奏。
自我诊断：iba 的表达式生成器和虚拟信号可在故障发生前对部件进行监控。这也消除了高技能技术人员排除机器故障的需要。

解决方案

利用ibaPDA，矿业公司通过 S7-Xplorer 接口以每 20 毫秒的高分辨率采集了约 1,500 个信号，以及 26 个时基为 1 毫秒的模拟值。iba 软件在ibaDAQ上运行，ibaDAQ 是直接安装在机器上的独立设备。信号随后记录在ibaHD-Server 中。除了改进故障诊断和避免机器带电作业外，客户还减少了部件消耗，优化了维护策略和操作。据介绍，机器的电气停机时间大幅减少。故障间隔时间增加了 200% 以上。总体而言，在过去六个月中，该公司利用 iba 系统将计划外停机时间从 49 小时减少到 5 小时。由于取得了成功，客户计划将 iba 推广到其他机器和全球其他采矿场。

iba 系统改变了客户对机器诊断的看法。现在，出现的问题都能根据事实加以捕捉。不再需要猜测。

弗里茨-沃勒
系统工程师，iba 大洋洲

使用过的功能

本应用程序使用了 iba 系统的以下功能。

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常见问题 (FAQ)

如何可靠地检测和分析大型机器中的高频电气故障？: 要诊断快速、间歇性的故障，需要以毫秒级为单位进行高分辨率的连续数据采集。借助 ibaPDA，可通过接口（例如连接至 SIMATIC S7 系统）以高采样率并行采集数千个信号。高时间分辨率与同步信号记录相结合，能够精确重现故障序列。这使得即使是短暂的异常现象也能被清晰识别。
如何在偏远或危险的工业环境中高效地进行故障诊断？: 在严苛的环境中，远程分析对于最大限度地降低人员和设备面临的风险至关重要。通过将 ibaPDA 与 ibaDAQ 或 ibaMDAQ 等本地安装的硬件结合使用，可直接在设备端采集数据并进行远程分析。这大大减少了在带电系统中进行现场操作的需求，同时显著缩短了故障排查所需的时间。
如何通过数据驱动的分析来优化零部件更换？: 精确的故障定位能够清晰识别存在故障或易磨损的部件。通过在ibaHD-Server中持续存储数据，可以分析历史信号趋势，并在早期阶段检测到异常。这避免了需要通过试错法更换部件的情况。因此，既降低了材料成本，又提高了维护效率。
数据驱动的维护策略如何提高工厂的可用性？: 通过分析趋势和信号的渐变，可以根据实际状况规划维护工作。ibaPDA 提供了必要的数据基础，而存储在 ibaHD-Server 中的历史数据则支持长期分析。这使得能够针对关键组件进行有针对性的监控，并延长其使用寿命。在实际应用中，这将显著减少计划外停机时间。
如何利用虚拟信号和模型进行故障预测检测？: 虚拟信号能够根据现有测量数据推导出额外的状态变量。利用 ibaPDA 中的“表达式构建器”，可在系统内直接定义此类模型并进行实时计算。这使得潜在的故障状况能够在故障发生前被及早发现。该功能支持主动维护，并减少了现场人工故障排查的需求。