インターネットの力を利用したモーターの遠隔状態監視

このブログは、Baldor ElectricCompanyから提供されたものです。

プロセス産業の電気保守エンジニアは、モーターの動作をサポートすることに関して、独特の一連の問題に直面しています。モーターのダウンタイムが1分ごとに発生すると、収益が数千ドル失われます。また、モーターの状態に関する予測情報を提供するために必要な知識は限られており、簡単にアクセスすることはできません。

モーターのオンライン状態監視は、ベアリングなどの機械的故障、バーの亀裂や偏心などのローターの問題、および貴重な時間とお金を伴う経験豊富なアナリストの必要性を伴うため、非常に複雑です。モーターの状態に関する高度なインテリジェンスを取得することで、業界はこのハードルをどのように克服し、収益を補うことができますか？

強力なアルゴリズム：

自動診断技術は、強力なアルゴリズムを使用してモーターの欠陥を早期に特定することに重点を置いています。従来のアナリストに代わって「オンサイト」分析を実行し、欠陥を早期に特定し、欠陥の重大度を定量化します。これにより、プラント保守管理者はタイムリーな介入をスケジュールし、問題を解決できます。
これらの欠陥には、方位の問題、モーターの電磁異常、および接続された環境から生じる信頼性やパフォーマンスへの悪影響が含まれますが、これらに限定されません。分析ソフトウェアは、欠陥の可能な限り最良の識別を達成するために集合的に使用されるアルゴリズムのライブラリで構成できます。
これらのアルゴリズムの展開は、高度な信号と組み合わせた障害の物理的アプローチを使用する監視システムのバックボーンを形成しますデータを処理して、欠陥の発生を反映する主要な条件パラメータを導き出します。
以下のケースを参照してください。（チャート1）従来の測定では障害が検出されないのに対し、（チャート2）アルゴリズムベースの自動診断同じ期間にベアリングの故障を検出し、顧客が差し迫った故障の早期警告を得るのを助けます。

全体的な振動速度：

自動分析を使用したベアリングキー条件パラメータ

データの伝達：

モーターの障害を早期に特定することは重要ですが、メンテナンスチームがメンテナンスアクションを計画するために、このインテリジェンスを伝達することも同様に重要です。

データがデスクベースのコンピュータに保存され、手動で監視される時代は終わりました。モーターの健康状態をインターネットの力で手のひらに乗せることができる新しい時代へようこそ。これにより、監視が完全にリモートになります。

このような環境では、キー条件パラメータが事前設定されたしきい値制限を超えると、SMS /電子メールを介してアラームがトリガーされ、プラントオペレータにメンテナンスが必要であることを早期に警告します。お客様は、リモート接続を介して情報にアクセスし、分析データ（KCP）、スペクトル、およびレポートのライブトレンドを24時間観察できるようになり、モーターの状態に関する入力を直接提供できるようになりました。

インターネットの力を利用した高度な自動診断を使用した遠隔状態監視により、顧客は「常に現場にいて、常に監視している」ことで、夜も安らかな眠りを得ることができます。

この記事は、Baldor ElectricCompanyのVijayAnandによって書かれました。 Vijayは、地域の製品スペシャリストであり、ABBモーターおよび発電機サービスの状態監視および診断を行っています。

J / Eでは、Baldorの正規販売代理店です。ベアリング、ギアリング、ptコンポーネントなどの製品を扱っています。当社の製品についてのお問い合わせは、お問い合わせページにアクセスするか、info @ je-bearing.comまでメールでお問い合わせください。