Создание добавленной стоимости без затрат на оборудование должно показаться привлекательным для многих производителей оборудования. Это именно то, что обещает мониторинг состояния. Причина: дополнительные датчики не используются. Основной момент решения заключается в использовании дополнительной информации из существующих источников данных. Lenze предоставляет предварительно протестированные алгоритмы для различных приложений и поддерживает машиностроителей в преобразовании их ноу-хау в процессах и машинных знаний в модель повышения удобства для мониторинга состояния.
Дополнительная информация о том, что отличает мониторинг состояния от профилактического обслуживания
Мониторинг состояния и прогнозное обслуживание всегда используются как синонимичные термины, но существуют две разные концепции.
Прогностическое обслуживание - это прогнозирование событий или вероятность событий, например, когда вероятность того, что дефект коробки передач произойдет в течение следующих 50 часов работы, увеличится до более чем 90%. При таком прогнозе вы можете планировать замену коробки передач заблаговременно до того, как система действительно выйдет из строя.
Мониторинг состояния, с другой стороны, является предварительным этапом, который позволяет более детально описать текущее состояние на основе интерпретации существующих данных. Это требует глубокого понимания машин и процессов, чтобы генерировать значимую информацию из «голых» данных. Анализы, основанные на машинном обучении (МА) и ИИ, могут помочь быстрее выявить аномалии.
Пример 2-осевого робота
На SPS 2019 компания продемонстрировала этот принцип, используя витрину с двумя разными подходами. Один основан на модели, здесь измеренные фактические значения сравниваются со значениями, полученными в результате предполагаемого математического описания машины. Если определенные допуски превышены, это интерпретируется как неисправность.
Второй подход основан на данных. Алгоритм изучает поведение системы и взаимное влияние параметров, таких как скорость, ускорение, крутящий момент, положение и потребление тока. Реальные значения сравниваются с этим изученным описанием для определения отклонений.
На выставке-ярмарке дело з. Б. симулирует повышенное трение на шпинделе и износ ременной передачи. В обоих случаях аномалии могут быть идентифицированы с помощью значений тока и крутящего момента, будь то абсолютное увеличение значения или отклонения в частотном анализе. В обоих случаях звучит тревога мониторинга состояния и показывает причины на приборной панели.
Контроль или облако?
Два подхода к мониторингу состояния отличаются не только концептуально. Вопрос о том, как данные оцениваются, также отличается. Основанная на модели оценка обычно выполняется в системе управления, поскольку не требуется высокая вычислительная мощность. Напротив, анализ ML и AI учитывается для оценки на основе данных, как правило, в виде облачного приложения.
Благодаря своему портфелю Lenze предоставляет OEM-производителям свободу выбора. Это включает в себя ряд ПЛК различных размеров для мониторинга состояния на основе модели. Оценка на основе данных также может быть выполнена локально, если используется контроллер шкафа C750. В качестве альтернативы, шлюз в облако открыт с шлюзом х500. В сочетании с платформой x4 машиностроители получают готовое облачное решение, которое включает в себя мониторинг состояния, дистанционное обслуживание машин и удобное управление активами.
Эффективный мониторинг состояния
Эффективный мониторинг состояния основан на интерпретации уже имеющейся информации. Никаких дополнительных датчиков не требуется, вместо этого устройства машины работают как датчики. Lenze может предложить обширную помощь в интерпретации данных, предлагая комплексный набор средств автоматизации, программного обеспечения, сетевых и облачных приложений и полученное в результате ноу-хау. В то же время, производитель поддерживает OEM-производителей, чтобы стать исследователями данных своих машин. (Уд)
Встреча пользователей технологии мехатронного привода
Основное внимание пользователей, использующих технологию мехатронного привода, уделяется механическим компонентам зубчатых колес, сцеплений и тормозов, а также их конструкции, размерам и взаимодействию в общей мехатронной системе.
Больше информации