Датчики сегодня вездесущи. В машине, например, есть десятки крошечных искусственных органов чувств, которые предупреждают, когда что-то слишком близко, охлаждающая вода слишком горячая или бак слишком пуст. Но чувствительные мини-датчики также могут быть неисправны и не работать - тогда автомобиль может остановиться на обочине. То, что относится к автомобилю, относится и к машинам и системам всех видов - там неисправный датчик может привести к простоям производства и убыткам.
Двигатель как датчик категории
Специалист по вождению профессор Матиас Нинхаус из Университета Саара исследует новый тип датчиков, для которых вообще не нужны датчики. Цель состоит в том, чтобы сделать производство более дешевым и гибким, а также постоянно контролировать машины на предмет неисправностей или износа.
«Мы разрабатываем новую важную категорию датчиков: сам двигатель», - говорит он. Преимущество: инженеры используют данные измерений, которые обычно генерируются при нормальной работе. «Это делает процесс очень экономичным, так как дополнительные датчики устанавливать не нужно. Мы исследуем, как мы можем элегантно извлекать данные из двигателя, которые мы используем для управления и контроля процесса », - объясняет Нинхаус.
С этой целью исследователи и партнеры также разрабатывают конструкцию небольших приводов и производят двигатели таким образом, чтобы они предоставляли как можно больше информации. Особенностью Nienhaus являются миниатюрные системы и электромагнитные малые и микроприводы мощностью от 0,1 Вт до нескольких сотен ватт.
Схемы сигналов данных двигателя предоставляют информацию о состоянии
Когда врач делает выводы о состоянии здоровья пациента по показателям крови, Нинхаус и его команда читают данные двигателя о том, как работает двигатель. «Мы определяем, какое состояние двигателя связано с какими измеренными значениями, какое измеренное значение изменяется, как и когда все идет не так гладко», - объясняет он.
Сигналы от нормальной работы особенно показательны для исследователей: чем больше данных они знают о двигателе, тем эффективнее они могут управлять им. Исходя из массы данных, исследователи выявляют закономерности сигналов, которые имеют для этого значение или происходят с определенными изменениями, такими как ошибки или износ. Они разрабатывают математические модели для различных условий работы двигателя, а также для степени погрешности и износа.
Чувствительные моторы действуют вместе
С этими результатами они питают микроконтроллер, мозг системы, в котором оцениваются данные: если сигналы изменяются, контроллер может назначить их для определенной неисправности и затем реагировать соответствующим образом. Через сетевую операционную систему сенсибилизированные двигатели могут также работать вместе в сети, что может открыть новые возможности для технического обслуживания, обеспечения качества и производства: возможно, например, что другой двигатель автоматически вступает во владение в случае отказа.
Чтобы прочитать данные двигателя, Нинхаус и его команда рассматривают, как именно сила магнитного поля распределяется в двигателе. Например, в небольшом приводе, если ток течет через катушки, которые расположены вокруг вращающихся постоянных магнитов, генерируется определенное электромагнитное поле. Исследователи записывают, как изменяется это магнитное поле при вращении двигателя. На основании этих данных они могут как рассчитать положение ротора, так и сделать дополнительные выводы, с помощью которых можно очень эффективно управлять двигателем или выявлять неисправности.
Линейная технология
Грузовики становятся внедорожниками
В рамках проекта «Модульные сенсорные системы для управления процессами в реальном времени и интеллектуальной оценки состояния» (MoSeS-Pro), в котором участвуют такие компании, как Bosch, Festo, Sensitec, Pollmeier и Canway, в настоящее время Nienhaus тестирует различные методы, чтобы определить, какие из них лучше всего работают. подходят для извлечения данных из двигателя. Исследователи также определяют, какой диапазон скоростей обеспечивает наилучшие данные или какой двигатель лучше всего подходит. Федеральное министерство исследований финансирует этот проект. (КДж)