Список номінантів Конкурсу

Діагностика стану механізмів від "ЕЛІУС-М"

Учасник в номінації: «Продукт року в IoT і промисловому інтернеті» Продукт року в IoT і промисловому інтернеті

Назва продукту/рішення: Діагностика стану механізмів від "ЕЛІУС-М"

Призначення продукту/рішення: Діагностика стану механізмів , яка поєднує два напрямки Industry 4.0: Діагностичне обслуговування (Predictive maintenance) та промисловий Інтернет речей (IIoT). Наша розробка відноситься до технології інтелектуального технічного обслуговування машин і механізмів, які використовують як привід електродвигун.

Назва компанії, що створила продукт/рішення: ТОВ "ЕЛІУС-М"

Опис продукту/рішення/обладнання:

Діагностика стану механізмів.

 

Представляємо Вашій увазі розробку, яка поєднує два напрямки Industry 4.0: Діагностичне обслуговування (Predictive maintaince) та промисловий Інтернет речей (IIoT). 

Наша розробка відноситься до технології інтелектуального технічного обслуговування машин і механізмів, які використовують як привід електродвигун.

Предиктивне технічне обслуговування є набагато більш ефективним в порівнянні з планово-попереджувальним. Звіти Департаменту енергетики США показують, що запуск програми інтелектуального обслуговування забезпечує, в середньому, такий економічний ефект: 

зниження вартості обслуговування: 25% -30%

зниження числа відмов: 70% — 75% 

зниження часу простою: 35% — 45% 

збільшення виробництва: 20 % — 25%. 

Згідно досліджень консалтингової компанії Роланд Бергер (Roland Berger) при введенні програм предиктивного технічного обслуговування в газовій і нафтовій галузі відбувається 10-ти кратне зниження витрат на технічне обслуговування і часу простою.

 

Отже наша ідея полягає в наступному:сам електродвигун є досить об'єктивним датчиком стану механізму, який він приводить в дію. Одним з параметрів, яким характеризується взаємозв’язок привід-механізм є момент на валу електродвигуна. Ми припускаємо, що аналіз моменту на валу приводного електродвигуна дасть нам можливість оцінити поточний стан самого механізму. Завдання отримання значень моменту на перший погляд виглядає тривіальним, але, насправді, технічне рішення вимагає досить великих обчислювальних потужностей. Фактично все зводиться до вирішення системи диференціальних рівнянь, відповідних математичній моделі для даного типу електродвигуна, в яку підставляються виміряні параметри роботи електродвигуна (струм, напруги та ін.). 

 

Нами розроблений розрахунковий модуль і відповідне ПО для вирішення даного завдання для асинхронного електродвигуна. За допомогою модуля ми отримуємо графік моменту М = f (t).

 

Що далі робити з цими даними?

Отриманий графік моменту М = f (t) піддається дослідженню за допомогою відомих математичних методів аналізу сигналів, таких як цифрова фільтрація, перетворення Фур'є, обчислення інших метрик. Отримана множина параметрів сигналу моменту надходить в якості вхідних даних нейронної мережі, яка після «навчання» повинна розпізнавати ступінь відхилення реального стану механізму від ідеального.

При перевищенні певного порогу «неідеальності» нейронна мережа видасть повідомлення про необхідність технічного огляду та прийнятті рішення про проведення ремонтних або профілактичних робіт. При тривалому накопиченні даних (Big Data) і їх аналізі для типових механізмів можна говорити про більш детальну діагностику якості роботи також і окремих вузлів механізму. Дана технологія дозволяє робити як довгострокові прогнози, так і оперативний аналіз передаварійного стану механізму. 

В процесі розрахунку моменту ми обов'язково використовуємо сигнали струму і напруги, що автоматично дає можливість аналізу справності власне електродвигуна, а також можемо його захистити від перевантажень. Таким чином, отримуємо потужний інструмент для предиктивної діагностики промислових установок.

Ми вважаємо, що технологія аналізу моменту двигуна може використовуватися як самостійно, так і в поєднанні з іншими відомими методиками: вібраційний аналіз, температурний аналіз, що в будь-якому випадку підвищує достовірність прогнозів.

 

Стосовно реалізації технології, як елемента IIoT. 

 

Пристрій представляє собою елемент в мережевій структурі, що виконує функції обчислення моменту, зберігання і передачі даних на загальний сервер. Сервер виконує  збір даних для всіх підключених пристроїв і передає їх в хмару і там за допомогою технології «нейронних мереж» проводиться аналіз цих «великих даних». Така структура, на наш погляд, є перспективною, оскільки дозволить реалізувати в майбутньому технологію "digital tweens" і з більшою точністю визначити стан механізму.

 

На даний момент нами розроблено пристрій, готовий до встановлення на промисловому обладнанні. В цьому пристрої ми реалізували доступ з допомогою 3G, що дає можливість отримувати дані через інтернет. А в цьому і є суть IIoT – робота з пристроями з використанням інтернет і комп’ютерних технологій.

 

 

Контакти:elius.com.ua  E-mail: guzik.igor@elius.com.ua; Teл. +380501676725

Презентація продукту/рішення/обладнання