การตรวจสอบสภาวะของพัดลมอัดอากาศด้วยสัญญาณการสั่นสะเทือน

Condition monitoring of force draught fan using vibration signals

Name: พรชัย นิเวศน์รังสรรค์

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร. คณะวิศวกรรมศาสตร์

Email : nporncha@mut.ac.th

Name: ชัชชัย ไชยชะนะ

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร. คณะวิศวกรรมศาสตร์

keyword: การตรวจสอบสภาวะ

ThaSH: การสั่นสะเทือน

; การตรวจสอบความเสียหาย

; สัญญาณสั่นสะเทือน

; การวิเคราะห์ทางสถิติ

; พัดลม

Abstract: การทำงานของพัดลมอัดอากาศมีความสำคัญต่อความเชื่อมั่นของโรงไฟฟ้า การตรวจสอบสภาวะของพัดลมจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อป้องกันการเกิดปัญหาการหยุดเครื่องจักรและปัญหาการลดกำลังการผลิตโดยไม่จำเป็น ปัจจุบันการบารุงรักษาเครื่องจักรนั้นเป็นกลยุทธ์งานบำรุงรักษาแบบเชิงพยากรณ์ตามสภาพสามารถตรวจสอบและป้องกันความเสียหายเนื่องจากการหยุดเครื่องจักรกะทันหัน การศึกษานี้จะจำลองการตรวจสอบพัดลมอัดอากาศในห้องปฏิบัติการด้วยสัญญาณการสั่นสะเทือนโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์บนโดเมนเวลาเพื่อทำนายสภาวะของพัดลมที่เงื่อนไขต่างๆ เช่น สภาวะปกติ การเสียสมดุล การเยื้องศูนย์ ความเสียหายของแบริ่ง และการหลวมคลอนทางกล การวิเคราะห์ด้วยพารามิเตอร์บนโดเมนเวลาพบว่า การใช้เฉพาะค่าเบื่ยงเบนมาตรฐานหรือค่าความเบ้ไม่สามารถทำนายสภาวะของพัดลมได้ทุกกรณี แต่การใช้พารามิเตอร์ทั้งสองร่วมกันสามารถใช้จำแนกกลุ่มข้อมูลและทำนายสภาวะของพัดลมได้ดี

Abstract: The operation of force draught fan has an important role to plant reliability. Condition monitoring of this fan is necessary in order to prevent any damage from unexpected machine shutdown and reducing production problems. In the present, maintenance is a condition based maintenance strategy which can be made the machine inspection and prevention from any damage during machine breakdown. This work was to study condition monitoring of a laboratory scale force draught fan using vibration signals which were analysed using time domain analysis techniques in order to predict fan state from various testing conditions such as normal, unbalance, misalignment, bearing defect, and mechanical looseness conditions. Result of the analysis of time domain parameters is that the use of only standard deviation or skewness may be incapable to predict fan conditions. However, the use of both parameters is possible to classify and predict various fan conditions.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2553

Modified: 2019-08-22

Issued: 2562-07-10

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน สมาคมวิศวกรเครื่องกลไทย และมหาวิทยาลัยอุบลราชธานี คณะวิศวกรรมศาสตร์. การประชุมวิชาการเครือข่ายวิศวกรรมเครื่องกลแห่งประเทศไทย ครั้งที่ 24 (ME-NETT 2010) (DRC02). อุบลราชธานี : มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	ME-NETT 2010DRC02.pdf	496.29 KB	6	2024-06-21 11:28:11

ใช้เวลา

0.028037 วินาที