如何最大程度延长电动机的使用寿命

首先，让我从电动机的整体情况开始。我们都知道，电动机是许多工业和商业系统的重要组成部分。从大型制造厂、交通运输、医疗保健到家用电器，它们在各个行业中都发挥着关键作用。我们可以想象，这些应用在很大程度上依赖于电动机的平稳高效运行，而电动机是这些系统中必不可少的组件。对效率和生产力的需求不断增长，维护这些电动机的重要性也变得越来越重要。然而，电动机可能会遇到各种问题，这些问题会影响其性能、效率和寿命。这就是异常检测、状态监测和预测性维护发挥作用的地方，它们是三种关键实践，有助于确保电动机驱动应用的安全高效运行。

这些关键的实践和技术是什么？我们如何区分它们？

首先，让我们定义术语：

异常检测——是识别与预期行为或模式偏差的过程。在电机驱动应用中，异常可能表现为运行条件的突然变化，例如异常振动、温度峰值或功耗。这些变化可能表明存在潜在问题，例如轴承磨损或接线故障，如果不加以解决，可能会导致更严重的损坏甚至电机故障。

状态监测——是一个持续收集和分析电动机健康和性能数据的过程。通过定期监测温度、振动和功耗等关键性能指标，ML（机器学习）模型可以检测到电动机行为的细微变化，这些变化可能表明存在正在发展的问题。有了这些信息，维护技术人员可以在问题升级为严重问题之前采取预防措施，例如润滑、清洁或维修。

预测性维护——通过使用高级分析和机器学习算法来预测何时需要维护，使状态监测更进一步。
通过分析电机性能的历史数据并将其与实时传感器读数进行比较，预测性维护系统可以检测异常并预测轴承或轴等关键部件何时可能发生故障。有了这些信息，维护团队可以主动安排维修或更换，最大限度地减少停机时间并最大限度地延长电机的使用寿命。

那么，要实现这些技术需要什么呢？

要回答这个问题，首先需要了解和识别要监控的系统状态。其次，我们需要确定用于检测这些状态的最佳信息。第三，数据和数据分析。通过分析数据，我们可以对数据模式、值组合或条件进行分类，从而能够指示正常和非典型行为模式，并使用专用的最佳拟合机器学习模型定义异常情况。

需要以下原料：

1、传感器——必须在电机系统中安装适当的传感器，以根据具体应用收集各种参数的数据，例如振动、温度、电流、压力、磁场等。

2、数据采集​​系统 – 必须采集来自传感器的数据并将其存储在数据库或云平台中。数据采集系统通常用于收集、处理和存储您需要分析和用于机器学习模型开发和训练的传感器数据。RealityCheck ™ Motor 工具箱是专门为此目的开发的。图 1 描绘了涉及 RealityCheck Motor 的典型框图，该框图涉及流程和数据路径流。

3、数据处理、分析和 ML 模型开发 – 现在我们需要分析传感器数据并识别可能表明存在潜在问题的异常或模式。根据数据分析结果，Reality AI Tools ®会使用各种方法自动执行此操作，以发现特征和选择模型。
要更全面地了解我们的机器学习工具以及如何将它们应用于您的数据，请访问Reality AI 软件页面以获取更多详细信息和用例示例。

但我需要减少物料清单并节省成本。无传感器方法怎么样？

答案是肯定的。无传感器方法可以在此背景下提供额外的好处，特别是对于可能没有内置传感器来监控性能参数的应用。无传感器方法使用 ML 模型根据其他可用数据（例如电机控制算法中已经使用的电流消耗或电压）来估计电机性能。有关如何以及为何将 Reality AI Tools 与 RealityCheck Motor 工具箱结合使用的更多信息，请观看电机系统无传感器预测性维护视频。