Monitoraggio online e manutenzione predditiva dei motori elettrici senza sensori

Massimiliano Paggiaro - Artesis Italia

Artesis, una società affiliata a Baker Hughes (ex nuova Pignone), fornisce ai clienti soluzioni innovative per il monitoraggio delle condizioni dei motori elettrici e alternatori.

Le applicazioni iniziali della tecnologia includono il motore principale dello Space Shuttle, i motori degli elicotteri e le turbine a gas, con finanziamenti della NASA, dell'esercito degli Stati Uniti, dello Stato della Florida e di Pratt & Whitney.

Perché Artesis?
Siamo consapevoli che il personale addetto alla manutenzione non ha tempo per il monitoraggio e la diagnosi e ha bisogno di
risposte alle seguenti domande:
- Cosa non funziona?
- Cosa devo fare?
- Entro quanto tempo devo farlo?

I rapporti automatici di valutazione delle condizioni di Artesis possono rispondere a queste domande in modo conciso con semplici suggerimenti per gli ordini di lavoro per la manutenzione e la riparazione.

1. Copertura completa dei guasti

2. Monitoraggio delle condizioni
- Machine Learning
- Monitoraggio dell'alimentazione elettrica
- Strumento diagnostico

3. Monitoraggio dell'alimentazione
- Monitoraggio della rete
- Monitoraggio del circuito di alimentazione
- Efficienza energetica ed effetto dei guasti

4. INTEGRAZIONE con HMI di terze parti

Cosa c'è dietro la nostra tecnologia?
Tecnologia ARTESIS per il rilevamento dei guasti basato su modelli (MBFD)

Relazione di causa ed effetto

Rilevamento dei guasti meccanici
Lo sviluppo di guasti nel motore o nelle apparecchiature ad esso collegate influisce sia sul
traferro che sulla dinamica torsionale tra statore e rotore del motore.
Artesis Technology è in grado di utilizzare il motore (rotore) come un sensore efficace per l'intero sistema,
senza la necessità di ulteriori sensori speciali.

Periodo di apprendimento e-MCM
Per costruire il modello matematico del motore a cui è collegato, e-MCM deve completare il
periodo di apprendimento. Questo periodo può durare 7-10 giorni

Il periodo di apprendimento si articola in due fasi.
1 - Fase di apprendimento, in cui Artesis e-MCM classifica i segnali e non effettua alcun monitoraggio
2- Fase di miglioramento, in cui Artesis e-MCM inizia il monitoraggio e aggiorna anche il modello matematico (costruito durante la prima fase) con nuovi dati

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