Komplet løsning med intelligente mikroprocessorbaserede beskyttelsesrelæer til industrielle motorer

1. Projektbaggrund og kerneudfordringer​

I moderne industriproduktion fungerer motorer som kernen i strømudstyret, og deres driftsrelabilitet har direkte indflydelse på produktionslinjens kontinuitet, sikkerhed og økonomisk effektivitet. Imidlertid står motorer over for flere alvorlige udfordringer under drift:

• ​Abnorme driftsforhold: Problemer som stoppet ved opstart eller under drift, faseforsvindelse og ubalance i tre-fase strømmen kan hurtigt føre til skade på udstyret, hvis de ikke behandles umiddelbart.
• ​Risiko for overophedning: Overbelastning, dårlig køling eller høje omgivelser temperaturer kan føre til overophedning af vindinger, hvilket er den primære årsag til isoleringens aldring og motorbrændsel.
• ​Mangelfulde beskyttelsesmekanismer: Traditionelle beskyttelsesenheder (f.eks. varme relæer) lider af inbyggede fejl som lav trip-nøjagtighed (±15% fejl), begrænset funktionalitet og mangel på tidlig advarsel evner, gør dem utilstrækkelige for intelligent vedligeholdelse og høj-reliable produktion.

Til at tackle disse udfordringer introducerer vi en ny generation af mikroprocessorbaserede beskyttelsesrelæer, der integrerer avanceret sensor teknologi, multi-parametre fusionsalgoritmer og IoT-platforme.

​II. Kernen i løsningen​

Denne løsning fokuserer på højpresterende mikroprocessorbaserede beskyttelsesrelæer, der leverer komplet og prædictiv beskyttelse gennem dyb integration af hardware og software.

1. ​Multi-parametre fusionsbeskyttelsesteknologi​
   Ud over traditionel overstrøm beskyttelse anvender denne teknologi multidimensionel dataanalyse for at opnå præcist trip og alarm.
• ​Højpræcis invers-tids overstrømbeskyttelse: Bruger mikroprocessoralgoritmer til præcis simulere motor termiske karakteristikker, overkommer de inkonsistente trip-værdier af traditionelle varme relæer. Dette sikrer præcise beskyttelseskurver og undgår falske tripper eller manglende handling.
• ​Negative sekvens strøm ubalance beskyttelse: Overvåger tre-fase strøm balance i realtid. Når ubalance overstiger den satte tærskel (f.eks. 15%), systemet automatisk registrerer faseforsvindelse eller alvorlig ubalance og aktiverer alarm eller beskyttelsesaktioner for at forebygge rotoroverophedning og drejningsmomentfluktuationer.
• ​Vibrationsspektrum analyse (valgfri)​: Integrerede vibrationsensorer analyserer spektrale karakteristika af motorbearing og transmissionsmekanismer, effektivt identificerer tidligt mekaniske fejl som bearing slid, løse skruer og misalignment. Dette gør det muligt at kombinere elektrisk og mekanisk beskyttelse.

​Anvendelsesresultater: På et stort petrokemisk anlæg i Kina, reducerede denne løsning motorens fejl på grund af elektriske og mekaniske problemer med 67% og relaterede vedligeholdelsesomkostninger med 42%.

1. ​Intelligent temperatur stigning forudsigelse og tidlig advarselssystem​
   Anvender avancerede algoritmiske modeller til proaktiv forebyggelse af risiko for overophedning, skifter fra "reaktiv reparation" til "proaktiv forebyggelse."
• ​Arbejdsmåde: Den indbyggede motor equivalent termisk model beregner dynamisk reel tid winding temperatur stigning og termisk kapacitets brug ved at integrere belastningsstrøm, historiske driftsdata og omgivelser temperatur input fra sensorer.
• ​Tidlig advarsel: Hvis den forudsigede winding temperatur trend nærmer sig isolation rating grænse, udsender systemet en tidlig advarsel signal 10 minutter i forvejen, giver tilstrækkelig tid for operatører at gribe ind, planlægge ordentlige nedslukninger, eller justere belastning.

​Anvendelsesresultater: På et stort stål anlæg, denne funktion lykkedes for at forhindre flere motorbrændsel på grund af kølesystem fejl og pludselige overbelastninger. Temperatur forudsigelses nøyagtighed nåede 91% i praksis.

1. ​Trådløs IoT overvågning og cloud platform diagnosticering​
   Gør det muligt for fjernvedligeholdelse og digital management, forbedrer betydeligt driftseffektivitet.
• ​Trådløs data overførsel: Beskyttelsesenheten integrerer lav-strøm bredbåndsnetværk (LPWAN) kommunikationsmoduler (f.eks. LoRa) til trådløs overførsel af komplet motor driftsdata (strøm, spænding, temperatur, alarm, status) til cloud platform uden kompleks ledning.
• ​Fjern diagnosticering og vedligeholdelse: Ingeniører og ledere kan få adgang til cloud platform via PC eller mobil apps for at overvåge helbredstatus af alle motorer i realtid, modtage alarm og fejl information, og udføre fjern diagnosticering og analyse.
• ​Data værdi udgravning: Historiske data akkumuleret på platform kan bruges til at analysere udstyr ydeevne nedbrydning tendenser, optimere vedligeholdelsescykler, og implementere prædictiv vedligeholdelse, giver data-drevet support for produktionsbeslutninger.

​Anvendelsesresultater: På et cement anlæg, den gennemsnitlige respons tid til fejl blev reduceret fra 2 timer til under 15 minutter efter deployment af IoT overvågningssystem. Operatører kunne umiddelbart få adgang til fejl information og potentielle årsager, betydeligt reducere troubleshooting tid og skære ulovlig nedetid med 58%.

​III. Sammenfatning af løsningens fordele​

• ​Mere præcis: Mikroprocessoralgoritmer erstatter mekaniske strukturer, sikrer præcis beskyttelse uden falske tripper eller manglende handling.
• ​Mere komplet: Integrerer elektrisk, termisk og mekanisk beskyttelse dækker en bred vifte af fejl typer.
• ​Mere proaktiv: Modelbaseret prædictiv advarsler forebygger ulykker før de opstår, i stedet for at reagere efterfaktisk.
• ​Mere intelligent: IoT arkitektur gør det muligt for enhed interconnectivity, understøtter fjern overvågning og big data analyse, og danner grundlag for smart manufacturing og digitale fabrikker.