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电机驱动:预测性维护的关键因素?

2021年6月15日

预测性维护正迅速被认为是更容易利用的数字化应用之一布雷克格里芬她是互动分析公司的高级分析师。

预测性维护可以减少由于意外停机造成的生产损失，从而节省成本。交互分析公司的一份预测维修报告将重点放在电机驱动器不仅对自身，而且对其控制的设备进行预测维修诊断的能力上。这项技术虽然仍处于早期阶段，但预计将成为预测性维护计划的关键推动者，因为它为机器制造商和最终用户开辟了新的数据流。

电机驱动器可以是复杂的设备，能够对自己进行诊断，并在必要的维护时发出信号提醒工程师，从而避免故障和随后昂贵的机器停机时间。西门子等公司已经认识到这种预测性维护技术的潜力，并通过其名为Analyze MyDrives的数字化平台将其作为服务提供给最终用户。

然而，驱动器除了对自身进行诊断外，还可以做更多的事情。例如，他们可以通过测量电机实时执行任务所需的电压和电流来监控他们所控制的电机的状态。这些数据用于控制扭矩和电机速度，但也可用于识别电机组件即将出现的故障——驱动器供应商会辩称，电压和电流测量比标准的振动监测更能深入了解电机故障，一些供应商确实是这样认为的为他们的产品开发软件，旨在使收集、组织和监测这些数据趋势的过必威官方登陆程更容易。
当涉及到捕获的数据类型时，很大程度上取决于驱动器是作为传感器，收集和分析数据，还是作为将数据传递到外部网络的网关。作为传感器的电机驱动器将监测电压和电流，并在电机驱动设备中标记出潜在的故障。有人认为，70%的运动问题可以通过这种方法来诊断。然而，由于成本原因，并不是所有的驱动器都有电压和电流传感器，所以这不是一个全面的解决方案。

如果该驱动器既能充当电流和电压传感器，又能充当网关，从其他地方的智能传感器发送更复杂的数据进行分析，那么绝大多数电机故障问题很可能会被先发制人。我们相信这将是未来驱动器制造商提供的一种解决方案，但可能不适用于更小、更便宜的驱动器。

那么，最好的解决方案是什么呢?数据应该在哪里分析?怎样才能最经济有效地完成——在硬盘上还是在云上?传感器的问题在于它们可以产生大量的数据。如果我们只想将电机和驱动器性能的关键分析发送到网络，那么所有这些信息都必须在驱动器上处理。驱动器需要能够存储这些数据，同时收集新信息，这需要硬件和软件的修改。十有八九，我们预计作为传感器的驱动器在短期内将成为驱动器中的一个高级功能，并随着智能设备对数据的需求的增加，逐渐成为标准产品。

一般来说，发动机越大，闲置维修时的经济损失就越大。我们相信，最先提供预测性维护功能的电机驱动的行业将是那些使用最大、最昂贵机械的行业。此外，在过程工业中，停机时间可能代表正在制造的批次的损失，预计将尽早采用预测性维护。

由于成本问题，规模较小的行业采用预测性维护的速度可能较慢，但我们可以预计，这些业务将增加对驱动器的需求，这些驱动器可以在他们控制的电机上现场诊断问题。

电机驱动器的预测性维护是一项不断发展的技术。我们希望看到这个行业蓬勃发展，因为在效率是关键的工业环境中，成本效益变得更加明显。供应商已经开始研究包含预测性维护的下一代驱动器。这些驱动器不仅可以识别电机的问题;他们还会调整它的性能，让它一直运行，直到工程师解决它。对于工业驱动来说，这真的是一个美丽的新世界。


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