Monitoramento Online Inteligente

O monitoramento de vibrações on-line é essencial para máquinas críticas. Existem máquinas que precisam ser monitoradas continuamente; não é suficiente para tomar uma mensuração a cada semana, ou mesmo uma vez por dia.

Os valores de vibração entre determinados períodos podem ter um grande impacto negativo na produção se não forem detectados. Nesses casos, o chamado monitoramento on-line é essencial. Isso significa que os valores de vibração são continuamente medidos em um sistema que dará um aviso se certos limites pré-determinados forem excedidos. O sistema também pode desligar a máquina automaticamente quando o valor de perigo determinado é excedido. Agora, a questão importante é o que exatamente significa monitorar e medir continuamente? Isso significa tomar uma medida a cada minuto, a cada 5 minutos? Eu poupo todos os valores do sistema? Como o sistema pode funcionar com uma quantidade tão grande de dados?

Modelo convencional de aquisição de dados

O modelo convencional de aquisição de dados utilizado por muitas marcas mede os valores exigidos em um intervalo de tempo definido. Isso significa que se eu decidir fazer uma medição a cada minuto ou a cada 5 minutos, preciso configurar esse intervalo de tempo no sistema. O sistema então toma a medida nesses intervalos de tempo predefinidos. Um fato muito importante é que TODOS os valores medidos são salvos – por exemplo, a cada intervalo de 5 minutos, novos dados são salvos. Essas propriedades levam a algumas desvantagens. Vamos descrevê-los com mais detalhes. Vamos supor que eu defino um intervalo de tempo de 5 minutos para aquisição de dados. A medição em si leva apenas um segundo. E se algo acontecer durante o intervalo de tempo entre essas duas medições? Muitas coisas poderiam acontecer durante esses cinco minutos e não haveria registro disso. Outra desvantagem é que quando estou salvando todos os dados medidos, o tamanho do banco de dados aumenta rapidamente. Se eu quiser configurar um intervalo de tempo mais curto para fazer mais medições, o tamanho do banco de dados crescerá ainda mais rápido. Por exemplo, quando eu configurar o intervalo de tempo para 2,5 minutos, o banco de dados será duas vezes maior que aquele com o intervalo configurado para 5 minutos. Então, como você pode ver, é sempre uma decisão muito difícil de qual intervalo de tempo configurar. Eu sou capaz de lidar com um banco de dados tão grande? Perderei informações importantes se o intervalo de tempo for muito longo?

Com um rápido aumento do tamanho do banco de dados, seu computador pode ser desacelerado e o mecanismo de banco de dados que você tem pode não ser suficiente. Ao lidar com enormes bancos de dados, é necessário comprar alguns mecanismos de software especiais. O banco de dados SQL poderoso e caro é necessário; o preço deste banco de dados SQL pode subir até o preço do próprio sistema de monitoramento on-line e sua configuração difícil pode complicar o trabalho com o sistema. Podemos dizer que o modelo convencional de aquisição de dados é bastante simples e fácil de entender, mas tem suas desvantagens.

Algoritmo adaptativo de aquisição de dados

Para evitar as desvantagens mencionadas acima, a empresa Adash desenvolveu o Modelo Adaptativo de Aquisição de Dados para monitoramento online. Voltemos à nossa primeira pergunta. Com que frequência precisamos medir o valor da vibração? A resposta ideal é continuamente; significa iniciar uma nova medição imediatamente após o término do anterior. Se a medição levar 1 segundo, devemos medir cada segundo. Isso é ideal, então vamos realmente fazer isso dessa maneira! Nós medimos continuamente e não há como perder qualquer mudança importante de valor.

Ok, agora você pode perguntar o que dizer sobre todos os dados medidos? Dissemos que o tamanho do banco de dados cresceria rapidamente se o tempo de medição fosse aumentado a cada 5 minutos para cada segundo. Não é insano? - Não, não é! O truque está escondido na economia de dados. A medição poderia ser tomada por exemplo a cada segundo, mas por que precisaríamos salvar todos os dados medidos se os valores ainda são os mesmos? Então aqui vem o truque: o modelo de algoritmo adaptativo para aquisição de dados. Este sistema adaptativo decide quais valores precisam ser salvos e quais valores não são. Então, digamos que eu faça uma medição a cada segundo para os 5 minutos e o valor ainda é de 3 mm/s. Eu medi esse valor 300 vezes durante esses 5 minutos, mas não preciso salvá-lo 300 vezes! Basta salvá-lo apenas uma vez e é exatamente isso que o algoritmo adaptativo está fazendo por mim.

Como o algoritmo adaptativo seleciona quais dados salvar?

Dê uma olhada mais de perto em como o algoritmo adaptativo seleciona quais dados salvar e quais apagar. Como mencionado anteriormente, o algoritmo adaptativo não salva os valores que não estão mudando significativamente. Deve ser feita uma definição de mudança significativa. Geralmente, configuramos a mudança significativa de valor para 5%. Portanto, se os valores medidos não mudaram mais de 5% em comparação com o primeiro valor, não há necessidade de salvar os dados medidos, não é importante para nós. Por que 5% foram escolhidos? Porque, por experiência, sabemos que nunca há nada realmente importante acontecendo nessa faixa de 5% em torno do valor medido. Veja a partir das imagens como isso afeta os dados salvos reais.

O que acontece se nada mudar significativamente?

Quando os valores não mudam durante muito tempo, apenas uma medição seria registrada, o que também não é ideal. Há um intervalo de tempo para salvar dados definidos no sistema de algoritmo adaptativo, que representam o maior tempo que posso ter sem que os dados sejam salvos. Quando eu criativo este intervalo de tempo para economizar, por exemplo. 4 horas, eu economizo uma medição a cada 4 horas, mesmo que o valor não tenha mudado significativamente. Eu acredito que você pode ver a diferença entre um sistema convencional e o novo algoritmo adaptativo. Imagine quantos dados armazenaríamos apenas durante um dia com um sistema convencional; durante 24 horas, seriam 288 medições salvas ao fazer medições a cada 5 minutos e ainda não podemos ter certeza de que não perdemos nada. Com o algoritmo adaptativo, durante essas 24 horas, teríamos apenas 6 medições armazenadas se não houvesse alteração significativa (quando o intervalo de tempo para o armazenamento é definido até 4 horas) e teríamos certeza de que não perdemos nada, pois estamos realmente medindo continuamente. O tamanho do banco de dados é muito menor neste caso. Obviamente, se houvesse mudanças significativas, mais medições seriam salvas, mas seriam medidas importantes que valeriam a pena armazenar. O sistema de monitoramento on-line Adash A3716 com novo algoritmo adaptativo é controlado pelo software Adash DDS. Você pode executar o sistema de banco de dados no software DDS, mesmo em um laptop padrão.

Por que isso é chamado adaptativo?

O sistema pode mudar de forma adaptativa alguns de seus parâmetros. Quando você mede as máquinas onde os valores de vibração mudam muito e é comum para sua execução, o algoritmo adaptativo configura o valor significativo para um valor maior para que ele não salve dados insignificantes. Veja a imagem que mostra como ela afeta os valores salvos. Você pode ver que, mesmo quando a mudança significativa é definida em 50%, todos os valores realmente importantes permanecem registrados.

Essa mudança adaptativa de parâmetros pode ser feita automaticamente pelo próprio sistema, mas se o usuário quiser ter certeza da configuração, ela também pode ser inserida manualmente.

Eu não descrevi todos os parâmetros de decisão do algoritmo adaptativo A3716 como alguns deles são mais complicados. No entanto, o algoritmo faz essas decisões para você e você obtém os resultados que você precisa. Ele mede de forma realmente contínua e economiza apenas os valores que são importantes. Alguns usuários podem ter pouco medo quando veem o gráfico dos valores gravados e veem apenas 2 valores, por exemplo. Eles têm medo de que apenas 2 valores foram medidos, mas não! O sistema estava medindo continuamente, mas apenas 2 valores valiam para salvar. Você pode ter certeza de que nada foi perdido e você pode dormir bem.