Pemantauan kondisi motor dari jarak jauh menggunakan kekuatan Internet

Blog ini diberikan kepada kami dari Baldor Electric Company.

Insinyur pemeliharaan listrik di industri proses menghadapi serangkaian masalah unik dalam hal mendukung pengoperasian motor. Di satu sisi, setiap menit waktu henti motor menyebabkan hilangnya pendapatan ribuan dolar, dan di sisi lain, pengetahuan yang diperlukan untuk memberikan informasi prediktif tentang kondisi motor terbatas dan tidak mudah diakses.

Pemantauan kondisi motor secara online cukup rumit karena melibatkan kegagalan mekanis, seperti bantalan, masalah rotor, seperti retakan batang atau eksentrisitas, dan kebutuhan akan analis berpengalaman yang melibatkan waktu dan uang yang berharga. Bagaimana industri dapat mengatasi rintangan ini dan menambah pendapatan dengan mendapatkan kecerdasan tingkat lanjut pada kondisi motorik?

Algoritma yang Kuat:

Teknik diagnosis otomatis fokus pada identifikasi awal cacat pada motor dengan menggunakan algoritma yang kuat. Ini melakukan analisis 'di tempat' menggantikan analis tradisional untuk mengidentifikasi cacat lebih awal dan untuk mengukur tingkat keparahan cacat. Hal ini memungkinkan manajer pemeliharaan pabrik untuk menjadwalkan intervensi tepat waktu dan memperbaiki masalah.
Cacat ini termasuk, namun tidak terbatas pada, masalah bantalan, anomali elektromagnetik motor, dan pengaruh negatif apa pun pada keandalan atau kinerja yang timbul dari lingkungan yang terhubung. Perangkat lunak analisis dapat terdiri dari pustaka algoritme yang digunakan secara kolektif untuk mencapai kemungkinan diskriminasi cacat terbaik.
Penerapan algoritme ini membentuk tulang punggung sistem pemantauan, yang menggunakan pendekatan fisika-kegagalan, dikombinasikan dengan sinyal canggih pemrosesan data, untuk mendapatkan parameter kondisi utama yang mencerminkan perkembangan cacat.
Lihat kasus di bawah ini di mana (bagan 1) pengukuran tradisional tidak mendeteksi kesalahan apa pun sedangkan (bagan 2) diagnosis otomatis berbasis algoritme mengambil kesalahan bantalan selama periode yang sama, membantu pelanggan untuk mendapatkan peringatan dini dari kegagalan yang akan datang.

Kecepatan Getaran Keseluruhan:

Bearing parameter kondisi kunci menggunakan analisis otomatis

Komunikasi data:

Meskipun mengidentifikasi kesalahan pada motor sejak dini sangatlah penting, namun juga penting untuk mengomunikasikan kecerdasan ini kepada tim pemeliharaan untuk merencanakan tindakan pemeliharaan.

Lewatlah sudah hari-hari ketika data disimpan di komputer berbasis meja dan dipantau secara manual. Selamat datang di era era baru di mana status kesehatan motor dapat dibawa ke telapak tangan seseorang melalui kekuatan internet, membuat pemantauan benar-benar jarak jauh.

Dalam lingkungan seperti itu, alarm dipicu melalui SMS/e-mail jika parameter kondisi kunci melebihi batas ambang batas yang telah ditetapkan, memberikan peringatan dini kepada operator pembangkit bahwa pemeliharaan diperlukan. Pelanggan kini dapat mengakses informasi dan mengamati tren langsung dari data yang dianalisis (KCP), spektrum, dan laporan 24 jam sehari melalui koneksi jarak jauh, yang memberi mereka masukan tentang kondisi motor secara langsung.

Pemantauan kondisi jarak jauh menggunakan diagnosis otomatis canggih dengan kekuatan internet dapat memberikan pelanggan tidur nyenyak di malam hari dengan 'selalu di lokasi, selalu memantau', bahkan saat mereka tidak berada.

Artikel ini ditulis oleh Vijay Anand dari Baldor Electric Company. Vijay adalah Spesialis Produk Regional, Pemantauan Kondisi &Diagnosis Layanan Motor dan Genset ABB

Di J/E, kami adalah distributor resmi untuk Baldor. Kami membawa produk seperti bantalan, roda gigi, dan komponen pt. Untuk pertanyaan tentang salah satu produk kami, kunjungi halaman kontak kami atau email kami di [email protected]