随着新千年的到来,我们目睹了技术的深刻变化,迎来了数字世界全新的工作方式,这就是第四次工业革命。第一次工业革命中,蒸汽机的发明引发了一场机械革命;第二次工业革命通过电气、通讯领域的革新,带来了更大规模的生产;第三次工业革命带来了半导体、计算、自动化领域发展和互联网的进步,也被称作数字革命。
第四次工业革命是在数据和机器学习的推动下,计算机、人和设备相融合的产物。虽然“工业 4.0”这个词相当模糊,但可以将工业 4.0 定义为,利用整个价值链中所有的数字化可能性,实现人、设备和系统的智能联网。那工业4.0的发展趋势是什么呢?
工业 4.0 自动化的发展趋势
在工业4.0的影响下,电机系统由“自动化金字塔”向“网络化系统”转变。这意味着系统的各个部分,如电机、驱动器、传感器和控制器等相互连接并连接至云端。云端是储存、处理、分析数据和制定决策的数据中心。
在自动化网络中,数据量至关重要。而数据主要由传感器产生,因此现代自动化系统中的传感器数量与日俱增。电机以及风机、泵和输送机之类的从动机都需要通过传感器来收集机器的数据。再通过传感器连接到数据网络,以便充分利用这些数据。在引进先进的工况监测系统时,传感器和连接性的额外成本常常被视为障碍。
现代变速驱动器在工业 4.0 自动化网络中开拓了新的机遇。人们通常认为,驱动器就是控制电机速度的动力处理器。而今,驱动器也是信息链的一部分,要充分发挥驱动器内置处理能力、存储容量和通信接口的优势。
全方位监测,发现潜在故障
数据的全方位监测能提前检查机械潜在故障。利用电机电流信号分析技术,驱动器可以监测电机和应用的工况。该技术有可能消除物理传感器,或是抓取可能无法检测到的早期故障信号。例如,利用该项技术可以提前检测绕组故障或机械负载偏心。
驱动器作为传感器集线器这一概念需要将外部传感器连接到驱动器,从而省去了将物理传感器连接到数据网络的网关。振动传感器、压力传感器和温度传感器都可以连接到驱动器上。这个概念的优势不仅在于节约成本,而且还可使传感器数据与驱动器中不同类型的数据相关联。
基于不同的技术有以下几种不同的维护策略:
1
修复性维护
产品出现故障后,进行更换。
2
预防性维护
在发生故障之前更换产品,尽管未收到产品的通知。
3
基于工况的维护
如产品的实际使用寿命与预期使用寿命不同时,产品会发出警告,并指出可能的根本原因。
4
预测性维护
在达到指定的运行时间之前,产品会发出警告,以便启动服务措施。
抓住设备维护的最佳时机
为何需要基于工况的维护?就是要在故障真正发生之前检测潜在的故障。而修复性和预防性维护是根据故障(事件)或时间进行的,是机器设备在出现故障(修复性)或达到预先设定的运行时间(预防性)后予以维护。这类型的维护不使用来自实际应用的任何反馈。
随着工业 4.0 的到来和传感器数据的可用性,现在可以实现基于工况的维护和预测性维护。此类维护策略使用实际的传感器数据,确定现有设备的状况(基于工况的维护)或预测未来的故障(预测性维护)。
基于工况的维护概览和优点
基于工况的维护是利用获取的数据监测现有设备的健康状况。为此,要选择关键参数作为识别发展性故障的指标。设备状况通常会随着时间的推移而下滑。P-f 曲线表明了典型的下滑模式。设备不能执行预期的功能时,就会发生功能故障。基于工况的维护就是要在故障真正发生之前检测潜在的故障。规划维护措施的优势如下:
01
缩短停机时间
02
避免意外停产
03
优化维护
04
减少备件库存
工业4.0的到来,意味着能承载更多的数据,精准发现机器设备的潜在问题,把握好解决问题的窗口期,有效规避风险,同时将成本、损失降到最低。读到这里相信你已经能掌握解决问题最佳时期的概念。
当然,我们还需要一款强大驱动器来让数据变得更“聪明”,下期将为大家介绍智能驱动理念以及FC变频器工况监控,让我们拭目以待!