Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Разработка интеллектуальной системы оценки качества работы электродвигателя по звуку

Руководитель проектного обучения: Питерцев Михаил Эдуардович

Заказчик проекта: Кафедра киберфизических систем
В современных решениях используется акустический метод: используют один или несколько датчиков, которые реагируют на превышение порога допустимой вибрации. Датчики подключаются к пороговому устройству или контроллеру. В случае неисправности принимается решение (автоматически или через оператора) об остановке оборудования. В отличии от принятых пороговых методов, в нашей разработке используется выявление частот основных неисправностей: подшипника, разбитых посадочных мест и др.

Кроме того, анализируется спектр токовой составляющей. После пусконаладки оборудования спектр тока, который образуется в результате механических воздействий на ротор, имеет минимальную ширину и интенсивность. При увеличении механических вибраций в спектре появляются дополнительные составляющие, что позволяет точно определить частоту и уровень биений на ранних стадиях возникновения неисправностей.
Поломка электродвигателя приводит не только к материальным и временным затратам на его ремонт или замену. В случае с промышленным производством это еще и нарушение технологического процесса, выпуск брака, потеря репутации перед клиентами.

Кроме того, в некоторых ситуациях возможна работа двигателя в неисправном состоянии, что может привести к повышенному потреблению электроэнергии, износу оборудования, возгоранию и даже к несчастным случаям. Поэтому так важно обеспечить не только регулярное техническое обслуживание электродвигателя, но и непрерывный контроль его состояния во время работы.
Точность определения неисправности – 95%

Пыле-влаго защищенность – IP69

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект