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提高電機(jī)的效率與可持續(xù)性

發(fā)布時(shí)間:2025-5-30 20:12    發(fā)布者:eechina
作者:Bin Huo,ADI公司產(chǎn)品應(yīng)用工程師

摘要

電機(jī)故障或異常導(dǎo)致的電機(jī)效率下降可能會(huì)持續(xù)很長時(shí)間,并會(huì)造成重大經(jīng)濟(jì)損失,因此已愈發(fā)受到關(guān)注。本文介紹了常見的電機(jī)故障如何影響電機(jī)運(yùn)行效率,同時(shí)探討了預(yù)測性診斷維護(hù)解決方案OtoSense™智能電機(jī)傳感器(SMS)如何確保電機(jī)高效運(yùn)行。文中提供了兩個(gè)案例研究,展示了OtoSense™ SMS應(yīng)用如何降低二氧化碳排放和能源成本。

引言

工業(yè)4.0被視為制造業(yè)的新時(shí)代,融合了技術(shù)、機(jī)器人、人工智能和自動(dòng)化,以打造出高效且富有成效的制造工藝。工業(yè)用例占全球能源使用量的30%,其中70%是由電機(jī)消耗的。如果電機(jī)以最高效率運(yùn)行,全球電力消耗有望減少10%。1 但要怎樣才能做到?事實(shí)證明,借助狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)(CbM/PdM)來提升運(yùn)營效率,能夠在生產(chǎn)力、質(zhì)量、物流管理等層面優(yōu)化績效,助力達(dá)成可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)。ADI公司OtoSense™智能電機(jī)傳感器(SMS)技術(shù)是當(dāng)今市場上先進(jìn)的CbM/PdM技術(shù)。本文概述了OtoSense SMS技術(shù)如何使電動(dòng)機(jī)運(yùn)行更加節(jié)能。

電機(jī)效率和電機(jī)健康狀況

近年來,鑒于電機(jī)耗電量頗高,廠商投入了巨大努力來設(shè)計(jì)更高效率的感應(yīng)電機(jī)。但有一個(gè)對(duì)電機(jī)效率影響顯著的因素卻常常遭到忽視。通常,工業(yè)電機(jī)的運(yùn)行效率處于50%至85%區(qū)間。2 電機(jī)健康狀況不佳會(huì)導(dǎo)致其能效顯著降低。制造商提供的額定效率值僅在電機(jī)處于理想狀態(tài)時(shí)才有效,即電機(jī)運(yùn)行過程中沒有明顯異常、缺陷或故障的情況下。如果機(jī)器出現(xiàn)故障,即使處于故障早期,電機(jī)效率也會(huì)隨之降低。

眾所周知,電機(jī)效率指的是電機(jī)的有用功率輸出與總功率輸入的比值。圖1展示了電能輸入轉(zhuǎn)化為機(jī)械能輸出的過程及相關(guān)的能量損耗,其中包括固有功率損耗和異常功率損耗。公式1計(jì)算了電機(jī)效率:


圖1.電機(jī)能量轉(zhuǎn)換效率。



電機(jī)的功率損耗主要分為兩種:

►        固有功率損耗
包括銅損耗(電阻、趨膚效應(yīng))、鐵損耗(渦流、磁滯)和機(jī)械損耗(摩擦、風(fēng)阻)。固有功率損耗可在電機(jī)設(shè)計(jì)階段得以降低。

►        異常功率損耗
包括電機(jī)狀況不佳導(dǎo)致的額外功率損耗,例如表1中列出的任意一種或多種電機(jī)故障。通過使電機(jī)保持在最佳運(yùn)行狀態(tài),可以將異常功率損耗降至最低,而這在很大程度上與電機(jī)的維護(hù)方案相關(guān)。

有關(guān)電機(jī)效率的研究表明,如果電機(jī)在不健康的狀態(tài)下運(yùn)行,其實(shí)際效率會(huì)低于額定效率。處于不健康狀態(tài)的電機(jī)可能會(huì)長時(shí)間以低效率運(yùn)行,直至發(fā)展成電機(jī)損壞并導(dǎo)致機(jī)器停機(jī)的嚴(yán)重情況,而且可能會(huì)產(chǎn)生大量的能量損耗。一項(xiàng)研究針對(duì)不同類型的軸承故障對(duì)感應(yīng)電機(jī)效率的影響展開了調(diào)查。3 在研究過程中,對(duì)四種類型的軸承故障進(jìn)行了測試:故障1,外圈出現(xiàn)裂紋;故障2,外圈出現(xiàn)孔洞;故障3,防護(hù)擋圈變形;故障4,軸承發(fā)生腐蝕。

軸承故障類型1的示例照片如圖2所示。實(shí)驗(yàn)裝置由一臺(tái)2.2 kW的三相感應(yīng)電機(jī)組成,該電機(jī)由主電源控制單元供電,并與一臺(tái)制動(dòng)器相連。通過測量電機(jī)輸入電流電壓和相位來計(jì)算電機(jī)輸入功率。通過測量電機(jī)負(fù)載扭矩和轉(zhuǎn)速來計(jì)算電機(jī)的輸出功率。電機(jī)效率的計(jì)算方式為電機(jī)輸出的機(jī)械功率與輸入的電功率之比。圖2展示了電機(jī)效率在不同負(fù)載條件下的變化。如圖所示,軸承故障會(huì)導(dǎo)致在滿載條件下電機(jī)效率降低1.5%,在輕載條件下電機(jī)效率降低4%。


圖2.軸承故障對(duì)電機(jī)效率的影響。

研究表明,諸如轉(zhuǎn)子導(dǎo)條故障、定子繞組故障、電機(jī)軸未對(duì)準(zhǔn)故障、底腳松動(dòng)故障、冷卻風(fēng)扇電機(jī)故障等電機(jī)故障,都會(huì)導(dǎo)致電機(jī)效率下降。4,5 圖3展示了不同電機(jī)故障對(duì)電機(jī)效率的影響。


圖3.不同類型的電機(jī)故障對(duì)電機(jī)效率的影響。

ADI OtoSense SMS解析

OtoSense SMS是一套基于AI的硬件和軟件完整解決方案,用于工業(yè)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)控(CbM)和預(yù)測性維護(hù)(PdM)。它將先進(jìn)的檢測技術(shù)與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合來監(jiān)測電機(jī)的狀況。

該解決方案由硬件子系統(tǒng)和軟件子系統(tǒng)構(gòu)成,軟件子系統(tǒng)包含一個(gè)云平臺(tái)、一個(gè)網(wǎng)頁應(yīng)用程序以及一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序。云平臺(tái)搭載了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電機(jī)故障診斷AI算法。圖4展示了OtoSense SMS系統(tǒng)是示意圖。


圖4.OtoSense SMS系統(tǒng)是示意圖。

OtoSense SMS集成了ADI開發(fā)的多種高性能傳感器,包括:
►        兩個(gè)低噪聲、高頻率MEMS加速度計(jì)ADXL1002,用于檢測x軸振動(dòng)和z軸振動(dòng)。
►        兩個(gè)高準(zhǔn)確度、16位數(shù)字溫度傳感器ADT7420,用于檢測電機(jī)機(jī)殼溫度和環(huán)境溫度。

還包括:
►        一個(gè)磁場傳感器,用于電機(jī)轉(zhuǎn)速檢測和電機(jī)電氣故障診斷。
►        一個(gè)Wi-Fi處理器,借助2.4GHz Wi-Fi進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集與打包。

OtoSense SMS傳感器是市面上用于檢測和解讀機(jī)器數(shù)據(jù)的出色解決方案。表1展示了OtoSense SMS傳感器能夠診斷和預(yù)測的常見電機(jī)故障:

表1.OtoSense SMS能夠診斷和預(yù)測的電機(jī)故障
電機(jī)故障故障類型說明示例
電源系統(tǒng)電氣電源三個(gè)相位中存在的問題可能會(huì)導(dǎo)致電機(jī)電流不平衡。缺相
定子繞組電氣動(dòng)力電機(jī)的其中一相出現(xiàn)問題,可能會(huì)導(dǎo)致電機(jī)線圈
電流不平衡。短路
轉(zhuǎn)子電氣短路環(huán)或轉(zhuǎn)子導(dǎo)條相關(guān)的問題。轉(zhuǎn)子
導(dǎo)條斷裂
軸不平衡 質(zhì)量分布不均,導(dǎo)致重心偏離旋轉(zhuǎn)中心。轉(zhuǎn)子屈曲
機(jī)電
定轉(zhuǎn)子偏心率機(jī)械轉(zhuǎn)子和定子之間的氣隙不均勻(不對(duì)稱)。軸彎曲;
軸承
安裝
不當(dāng)
軸承機(jī)械機(jī)械應(yīng)力或污染物導(dǎo)致軸承出現(xiàn)細(xì)小裂紋或缺陷,從而引發(fā)振動(dòng)問題。點(diǎn)蝕
未對(duì)準(zhǔn)機(jī)械當(dāng)兩根旋轉(zhuǎn)軸(電機(jī)和負(fù)載)未對(duì)準(zhǔn)時(shí)就會(huì)出現(xiàn)這種情況,從而造成外部未對(duì)準(zhǔn)。角度或
平行未對(duì)準(zhǔn)
地腳松動(dòng)/機(jī)械當(dāng)電機(jī)底座(或與電機(jī)底座的連接)未正確擰緊時(shí),就會(huì)發(fā)生結(jié)構(gòu)松動(dòng)。電機(jī)
軟腳未固定在
 底架上
冷卻風(fēng)扇溫度與軸相連或外部連接至電機(jī)的風(fēng)扇存在問題。風(fēng)扇罩
坍塌
性能整體振動(dòng)整體振動(dòng)加劇。表明存在不屬于其他九種故障類別的故障。機(jī)械
故障

利用OtoSense SMS提高電機(jī)運(yùn)行效率

妥善維護(hù)有助于實(shí)現(xiàn)最大的經(jīng)濟(jì)效益,因?yàn)檫@可以減少電機(jī)故障的發(fā)生,避免計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間。此外,電機(jī)效率對(duì)于節(jié)約每次運(yùn)行的成本起著至關(guān)重要的作用,因?yàn)楦咝щ姍C(jī)相比標(biāo)準(zhǔn)效率電機(jī),消耗的電能更少。研究表明,不同類型的故障會(huì)對(duì)機(jī)器效率產(chǎn)生程度各異的影響,具體故障類型包括轉(zhuǎn)子故障、定子繞組不對(duì)稱、絕緣系統(tǒng)故障、不平衡/未對(duì)準(zhǔn)、通風(fēng)系統(tǒng)故障等。


圖5.OtoSense SMS使電機(jī)運(yùn)行效率達(dá)到最優(yōu)。

圖5展示了使用OtoSense SMS對(duì)電機(jī)運(yùn)行效率進(jìn)行優(yōu)化。云平臺(tái)能讓用戶深入了解電機(jī)的運(yùn)行狀況和維護(hù)需求。

憑借專有的OtoSense SMS預(yù)測性維護(hù)分析,用戶能夠在早期階段識(shí)別出九種最為常見的電機(jī)故障,并在故障對(duì)電機(jī)運(yùn)行造成影響前完成修復(fù)。對(duì)于每種電機(jī)故障,都會(huì)計(jì)算出一個(gè)故障評(píng)分指數(shù)(FSI),用以表示電機(jī)故障的嚴(yán)重程度。FSI是一個(gè)介于0到10之間的數(shù)值。當(dāng)FSI數(shù)值高于7時(shí),表明電機(jī)正處于良好的運(yùn)行狀態(tài);而當(dāng)FSI數(shù)值介于5和7之間時(shí),則意味著已在早期階段察覺到電機(jī)故障,此時(shí)系統(tǒng)會(huì)向用戶發(fā)送低嚴(yán)重程度的預(yù)警通知郵件。

處于預(yù)警狀態(tài)的電機(jī),雖在一定時(shí)間內(nèi)仍可維持正常運(yùn)轉(zhuǎn),但鑒于電機(jī)已非健康狀態(tài),運(yùn)行效率會(huì)出現(xiàn)下滑。圖6展示的示例中,電機(jī)地腳松動(dòng)問題在早期便被檢測出來,系統(tǒng)隨即發(fā)出了預(yù)警通知。用戶收到通知后,建議迅速采取相應(yīng)的修復(fù)舉措,使電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)恢復(fù)至理想水平,從而讓電機(jī)能夠持續(xù)保持高效運(yùn)轉(zhuǎn)。


圖6.示例展示了OtoSense SMS如何保持電機(jī)高效運(yùn)行。

客戶案例研究1:OtoSense SMS用于壓縮機(jī)監(jiān)控

壓縮機(jī)是工廠中最重要的設(shè)備之一。在這個(gè)用例中,OtoSense SMS器件被安裝于工廠的壓縮機(jī)上,用以執(zhí)行全天候的持續(xù)監(jiān)測。圖7顯示了這個(gè)用例,其中OtoSense SMS器件安裝到了一臺(tái)壓縮機(jī)上。


圖7.OtoSense SMS傳感器安裝在客戶工廠的壓縮機(jī)上。

這臺(tái)壓縮機(jī)功率為400kW,每天24小時(shí)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。通常,每4.5年進(jìn)行一次大修。在大修之前,出現(xiàn)的電機(jī)故障主要是軸承故障,會(huì)使電機(jī)運(yùn)行效率降低1.5%。經(jīng)過試用評(píng)估,客戶在所有關(guān)鍵壓縮機(jī)上全面采用了OtoSense SMS解決方案。OtoSense SMS檢測到了早期的軸承故障,并向客戶發(fā)出了預(yù)警通知。客戶隨即采取了有效措施,成功避免了軸承受到永久性損壞,并預(yù)防了生產(chǎn)線意外停機(jī)。同時(shí),由于迅速采取了修復(fù)措施,電機(jī)僅在預(yù)警狀態(tài)下運(yùn)行了極短時(shí)間,便恢復(fù)至正常運(yùn)行狀態(tài)。

此前,在未安裝OtoSense SMS的情況下,已觀察到能耗和二氧化碳排放均有降低,幅度約為2%,等同于節(jié)省了約2%的生產(chǎn)成本。隨著投入使用的壓縮機(jī)數(shù)量增加,二氧化碳減排效果將愈發(fā)顯著。例如,如果對(duì)100萬臺(tái)相同規(guī)格、功率為400 kW的壓縮機(jī)進(jìn)行監(jiān)測,將使二氧化碳減排量達(dá)到約147×109 kgr。圖8展示了使用OtoSense SMS解決方案所取得的成果。


圖8.使用OtoSense SMS實(shí)現(xiàn)能源/成本節(jié)約及二氧化碳減排:(a) 節(jié)約/減排效果(百分比);(b) 400kW壓縮機(jī)數(shù)量增加時(shí)的二氧化碳減排效果示例。

客戶案例研究2:OtoSense SMS用于物料搬運(yùn)系統(tǒng)

機(jī)場的行李傳送帶是一種高密度電機(jī)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用。如圖9所示,一套機(jī)場行李傳送帶系統(tǒng)可能由數(shù)千臺(tái)電機(jī)驅(qū)動(dòng)。

一般而言,這些電機(jī)的功率大多為5 HP,使用壽命通常是五年。這五年期間的電機(jī)使用成本,即總擁有成本(TCO),主要由電機(jī)采購費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用和用電費(fèi)用構(gòu)成(參見圖9)。就具體金額而言,電機(jī)采購成本為2000美元,占總擁有成本(TCO)的5%;維護(hù)成本為8000美元,占TCO的20%;電費(fèi)成本則為28,000美元,占TCO的70%。


圖9.傳送帶驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電機(jī)的TCO。

在電機(jī)使用過程中,最大的成本是電機(jī)的能耗。在上例中,如果采用OtoSense SMS使電機(jī)使用效率提高2%,并且假設(shè)機(jī)場行李傳送帶使用3000臺(tái)電機(jī),那么在5年時(shí)間里節(jié)省的電費(fèi)總額(以美元計(jì))為:

5年節(jié)省的電費(fèi) = 3000 × 28000 × 2% = 1,680,000美元

換算為每年的節(jié)省金額,即1680000/5 = 336,000美元,大致相當(dāng)于購買168臺(tái)新電機(jī)的成本。

結(jié)論

OtoSense SMS帶來的顯著經(jīng)濟(jì)效益體現(xiàn)為電機(jī)運(yùn)行效率提升后令成本得到降低。隨著眾多企業(yè)將重點(diǎn)放在提高運(yùn)營效率、減少計(jì)劃外停機(jī)和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展上,采用狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)技術(shù)已成為一種必然需求。

OtoSense SMS技術(shù)為客戶提供電機(jī)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、電機(jī)早期故障檢測,并針對(duì)早期故障排查給出建議措施。及早發(fā)現(xiàn)并排除電機(jī)故障,不僅能避免電機(jī)意外故障和停機(jī),還能確保電機(jī)高效運(yùn)轉(zhuǎn),從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能。企業(yè)要想在未來十年內(nèi)提升運(yùn)營效率并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo),就必須落實(shí)上述所有建議。

參考文獻(xiàn)
1 “All Motor Drives Systems Running at Maximum Efficiency”,IEA。
2 “The qGaNDrive Module”,QPT。
3 Jonathan Herrera-Guachamin和Jose Antonino-Daviu,“Laboratory Experiments for the Evaluation of the Efficiency of Induction Motors Operating Under Different Electrical and Mechanical Faults”,ECON,IEEE工業(yè)電子學(xué)會(huì)第45屆學(xué)術(shù)年會(huì),2019年。
4 Lucia Frosini、Ezio Bassi和Christian Gazzaniga,“Effect of the Bearings Faults on the Efficiency of the Induction Motors”,IEEE工業(yè)電子學(xué)會(huì)第34屆年會(huì),2008年。
5 Maeva Garcia、Panagiotis A. Panagiotou、Jose Alfonso Antonino-Daviu和Konstantinos N. Gyftakis,“Efficiency Assessment of Induction Motors Operating Under Different Fault Conditions”,《IEEE工業(yè)電子會(huì)刊》,第66卷第10期,2019年10月。

作者簡介
Bin Huo于2000年加入ADI公司,曾參與電機(jī)控制器DSP、Blackfin DSP、高速ADC轉(zhuǎn)換器和OtoSense智能電機(jī)傳感器等方面的工作,涉及芯片系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、應(yīng)用參考設(shè)計(jì)和算法開發(fā)。他在電機(jī)控制器逆變器系統(tǒng)設(shè)計(jì)、電機(jī)閉環(huán)控制算法、飛行時(shí)間(ToF)相機(jī)模塊設(shè)計(jì)及算法開發(fā)等方面擁有豐富經(jīng)驗(yàn)。Bin Huo擁有東京大學(xué)電氣工程博士學(xué)位,在相關(guān)研發(fā)領(lǐng)域擁有10多項(xiàng)發(fā)明專利。

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