
Когда слышишь про мониторинг дробилок из Китая, многие сразу думают о дешёвых датчиках и софте с глюками. Но за последние пять лет там появились решения, которые не просто собирают данные, а реально предсказывают износ подшипников или перекос ротора. Проблема в том, что 80% поставщиков толком не понимают, как их системы работают на угольных разрезах или в цементных цехах — вот где мы набили шишек.
В 2019-м мы тестировали мониторинг для щековой дробилки SM-120 — китайцы поставили вибродатчики с диапазоном до 1000 Гц, а главный узел вибрации был на Гц. Пришлось самим перепрошивать ADC-модуль, хотя по контракту это их работа. Их инженеры твердили: 'это мелочь', но на сервисный вызов отвечали три недели.
Зато их алгоритмы по термографии оказались на удивление точными. На фабрике в Красноярске их камера поймала перегрев подшипника скольжения за 12 часов до аварии — обычные системы давали предупреждение за 2-3 часа. Но для этого пришлось интегрировать их софт с нашей системой сбора данных.
Сейчас ООО Аньхуэй Чжихуань технологии (https://www.zhkjtec.ru) как раз закрывает этот пробел — их команда с 20-летним опытом в вибрации и машинном зрении делает гибридные решения. Недавно видел их отчёт по мониторингу конусной дробилки на медном комбинате — там они совместили акустический анализ и ИИ-обработку изображений износа броней.
Главный урок — китайские датчики вибрации часто калиброваны для температур +5°C...+40°C. При -35°C в Сибири эпоксидный клей теряет адгезию, и сенсоры отваливаются. Пришлось разрабатывать крепления с термокомпенсацией — обычные магнитные адаптеры не подходили.
Ещё момент: их ПО по умолчанию считает, что дробилка работает 24/7. Но у нас часто цикличная работа с простоями на 4-6 часов. При перезапуске система фиксировала 'резкий рост вибрации' и выдавала ложные аварии. Пришлось учить их алгоритмы распознавать режим холодного пуска.
Сейчас мониторинг дробилок от zhkjtec.ru уже учитывает такие сценарии — в их облачной платформе есть настройки для сезонных предприятий. Но три года назад мы сами писали скрипты на Python, чтобы фильтровать эти выбросы.
На одном из заводов в Ленинградской области пытались подключить китайскую систему мониторинга к Siemens STEP7. Возникла проблема с протоколом OPC UA — их шлюз поддерживал только базовые теги, а нам нужны были расчётные параметры вроде 'остаточного ресурса молотков'.
Инженеры ООО Аньхуэй Чжихуань технологии предложили кастомный драйвер — сделали за 10 дней, хотя изначально оценивали в месяц. Но потом выяснилось, что при обновлении прошивки настройки сбрасываются. Пришлось делать резервные конфиги для каждого контроллера.
Зато теперь система показывает не просто 'вибрация 7.1 mm/s', а прогнозирует замену футеровки за 200-300 часов до критического износа. Это сэкономило 400+ часов простоя в год — цифры из отчёта за 2023-й.
Не надейтесь, что они сразу интегрируются с вашим SAP или 1С. Их API часто закрыты, а документация переведена машинным переводом. Мы для каждого завода пишем промежуточные слои — тот же zhkjtec.ru даёт сырые данные через REST, но для аналитики нужно дорабатывать.
Ещё их облачные панели иногда 'падают' при работе с большими массивами — например, при анализе спектров за год. Приходится хранить локальные копии БД. Зато их мобильное приложение для оператора оказалось удобным — уведомления приходят даже при слабом 3G.
Важный нюанс: их служба поддержки работает по пекинскому времени. Если авария ночью, ответа ждать до утра. Но они дают доступ к телеметрии — можно самому посмотреть сырые данные с датчиков.
Сейчас китайцы активно внедряют ИИ для прогноза заклинивания материала в камере дробления — раньше это определяли только по току двигателя. Но их нейросети требуют огромных наборов данных — для малых предприятий это невыгодно.
ООО Аньхуэй Чжихуань технологии как раз анонсировали систему с трансферным обучением — она дообучается на 20-30 примерах вместо тысяч. Мы тестируем прототип на щёковой дробилке — пока точность 87% против 92% у западных аналогов, но цена втрое ниже.
К 2025-му ожидаем, что их решения догонут европейские по точности, но сохранят ценовое преимущество. Главное — чтобы не начали экономить на материалах датчиков, как это было в годах.