VIRSUN
13.8K subscribers
506 photos
304 videos
2 files
308 links
📥 در کانال @rss_ai_ir هر روز: 🔹 جدیدترین خبرهای AI و فناوری
🔹 کانال توسط اساتید هوش مصنوعی مدیریت میشود
🗯اولویت ما هوش مصنوعی در صنعت میباشد اما نیم نگاهی به موارد دیگر در این زمینه داریم

ارتباط با ادمین 1:
@Ad1_rss_ai_ir
加入频道
🔧 پست آموزشی: تشخیص خرابی سنسورها در سیستم‌های صنعتی (PLC سری F)

یکی از چالش‌های رایج در پروژه‌های اتوماسیون صنعتی، خرابی یا از کار افتادن سنسورهاست. اگر سنسور به‌موقع عیب‌یابی نشود، می‌تواند باعث توقف خط تولید یا حتی آسیب به تجهیزات شود.

📌 در PLCهایی که با F شروع می‌شوند (مانند سری‌های Fail-Safe یا Functional Safety)، معمولاً مکانیزم‌های داخلی برای عیب‌یابی خودکار وجود دارد.


روش‌های کلیدی تشخیص خرابی:
1️⃣ چک‌کردن سیگنال ورودی به صورت دوره‌ای (Self-Diagnosis)
سیستم در بازه‌های زمانی مشخص ورودی سنسور را بررسی می‌کند.
اگر مقدار در محدوده منطقی نباشد (مثلاً همواره صفر یا همواره یک)، خطا ثبت می‌شود.

2️⃣ ایجاد Redundancy (سنسور دوم یا مقایسه‌ای)
استفاده از دو سنسور برای یک پارامتر و مقایسه خروجی‌ها.
در صورت اختلاف، PLC بلافاصله آلارم می‌دهد.

3️⃣ استفاده از Time-Out
اگر سیگنال ورودی در مدت زمان مشخص تغییری نکند، سیستم آن را به عنوان خرابی احتمالی شناسایی می‌کند.

4️⃣ کدهای خطا (Fault Codes)
در PLCهای F، خطاهای مربوط به سنسور به صورت خودکار در حافظه خطا ثبت و از طریق HMI یا SCADA نمایش داده می‌شوند.

5️⃣ مدل‌سازی نرم‌افزاری (Health Monitoring)
با نوشتن منطق در برنامه PLC می‌توان شرایط غیرطبیعی (مانند نوسان شدید، قطع ناگهانی یا تاخیر) را بررسی کرد.


⚡️ نتیجه:
با پیاده‌سازی این روش‌ها، سیستم می‌تواند به صورت مداوم سلامت سنسورها را پایش کند و قبل از خرابی کامل هشدار لازم را به اپراتور بدهد. این موضوع مخصوصاً در صنایع حساس مثل مس، فولاد و پتروشیمی حیاتی است.


💡 پیشنهاد: برای پروژه‌های بزرگ بهتر است سیستم پایش سلامت سنسورها (Sensor Health Monitoring System) طراحی شود که خروجی آن به صورت گزارش دوره‌ای به بخش تعمیرات پیشگیرانه ارسال شود.



#اتوماسیون_صنعتی #PLC #سنسور #عیب_یابی #صنعت #تجهیزات_صنعتی #SmartFactory #صنایع_معدنی #صنایع_فولاد #صنایع_مس

@rss_ai_ir
🎉9👏6🥰54😁4👍3🔥3