โซลูชันแบบครบวงจรของรีเลย์ป้องกันอัจฉริยะที่ใช้ไมโครโปรเซสเซอร์สำหรับมอเตอร์อุตสาหกรรม

1. ข้อมูลพื้นฐานของโครงการและปัญหาหลัก​

ในอุตสาหกรรมการผลิตสมัยใหม่ มอเตอร์เป็นอุปกรณ์กำลังหลักที่ความเชื่อมั่นในการทำงานมีผลโดยตรงต่อความต่อเนื่อง ความปลอดภัย และประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของสายการผลิต อย่างไรก็ตาม มอเตอร์เผชิญกับหลายปัญหาร้ายแรงระหว่างการทำงาน:

• ​สภาพการทำงานผิดปกติ: ปัญหาเช่น การหยุดทำงานระหว่างการสตาร์ทหรือการดำเนินงาน การขาดเฟส และการไม่สมดุลของกระแสไฟฟ้าสามเฟสสามารถทำให้อุปกรณ์เสียหายได้อย่างรวดเร็วหากไม่ได้รับการแก้ไขทันท่วงที
• ​ความเสี่ยงจากการเกิดความร้อนสูงเกินไป: การโหลดเกิน การระบายความร้อนไม่ดี หรืออุณหภูมิแวดล้อมสูงอาจทำให้เกิดความร้อนสูงเกินไปในวงจรขดลวดซึ่งเป็นสาเหตุหลักของการเสื่อมสภาพของฉนวนและการไหม้มอเตอร์
• ​ข้อบกพร่องในการป้องกัน: อุปกรณ์ป้องกันแบบดั้งเดิม (เช่น เครื่องตัดความร้อน) มีข้อบกพร่องเช่น ความแม่นยำในการตัดต่ำ (±15% ความคลาดเคลื่อน) ฟังก์ชันการทำงานจำกัด และขาดความสามารถในการเตือนภัยล่วงหน้า ทำให้ไม่เพียงพอสำหรับการบำรุงรักษาระบบอัจฉริยะและการผลิตที่มีความเชื่อมั่นสูง

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ เราได้นำเสนอเครื่องตัดวงจรป้องกันรุ่นใหม่ที่ใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ซึ่งรวมเทคโนโลยีการตรวจจับขั้นสูง อัลกอริธึมการรวมพารามิเตอร์หลายตัว และแพลตฟอร์ม IoT

​II. ส่วนประกอบหลักของโซลูชัน​

โซลูชันนี้มุ่งเน้นที่เครื่องตัดวงจรป้องกันที่ใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ประสิทธิภาพสูง มอบการป้องกันที่ครอบคลุมและคาดการณ์ได้ผ่านการรวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง

1. ​เทคโนโลยีการป้องกันการรวมพารามิเตอร์หลายตัว​
   มากกว่าการป้องกันกระแสเกินแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีนี้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติเพื่อให้การตัดและสัญญาณเตือนที่แม่นยำ
• ​การป้องกันกระแสเกินแบบอินเวอร์สไทม์ความแม่นยำสูง: ใช้อัลกอริธึมไมโครโปรเซสเซอร์เพื่อจำลองลักษณะความร้อนของมอเตอร์อย่างแม่นยำ ทำลายค่าการตัดที่ไม่คงที่ของเครื่องตัดความร้อนแบบดั้งเดิม ซึ่งทำให้ได้เส้นโค้งการป้องกันที่แม่นยำและหลีกเลี่ยงการตัดเท็จหรือไม่ทำงาน
• ​การป้องกันการไม่สมดุลของกระแสลบลำดับ: ตรวจสอบความสมดุลของกระแสไฟฟ้าสามเฟสในเวลาจริง เมื่อความไม่สมดุลเกินค่าที่กำหนด (เช่น 15%) ระบบจะตรวจพบการขาดเฟสหรือความไม่สมดุลที่รุนแรงและทริกเกอร์สัญญาณเตือนหรือการกระทำป้องกันเพื่อป้องกันการเกิดความร้อนสูงเกินไปของโรเตอร์และความผันผวนของแรงบิด
• ​การวิเคราะห์สเปกตรัมการสั่นสะเทือน (ตัวเลือก)​: เซ็นเซอร์การสั่นสะเทือนที่รวมอยู่วิเคราะห์ลักษณะสเปกตรัมของแบริ่งมอเตอร์และกลไกการส่งผ่าน ระบุข้อผิดพลาดทางกลไกในระยะเริ่มต้น เช่น การสึกหรอของแบริ่ง น็อตหลวม และการไม่ตรงแนว ทำให้สามารถป้องกันทางไฟฟ้าและกลไกร่วมกันได้

​ผลการประยุกต์ใช้: ที่โรงงานปิโตรเคมีขนาดใหญ่ในประเทศจีน โซลูชันนี้ลดการชำรุดของมอเตอร์ที่เกิดจากปัญหาทางไฟฟ้าและกลไกลง 67% และค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่เกี่ยวข้องลง 42%

1. ​ระบบการคาดการณ์และเตือนภัยล่วงหน้าอุณหภูมิที่สูงขึ้นแบบอัจฉริยะ​
   ใช้โมเดลอัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากการเกิดความร้อนสูงเกินไปแบบเชิงรุก แทนที่จะเป็นการแก้ไขแบบตอบสนอง
• ​หลักการทำงาน: โมเดลความร้อนเทียบเท่าของมอเตอร์ที่สร้างไว้ภายในคำนวณการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิวงจรขดลวดและปริมาณการใช้ความร้อนไดนามิกโดยรวมข้อมูลกระแสโหลด ประวัติการดำเนินงาน และอุณหภูมิแวดล้อมจากเซ็นเซอร์
• ​การเตือนภัยล่วงหน้า: หากแนวโน้มอุณหภูมิวงจรขดลวดที่คาดการณ์ไว้เข้าใกล้ขีดจำกัดของคะแนนฉนวน ระบบจะส่งสัญญาณเตือนล่วงหน้า 10 นาที ให้เวลาเพียงพอสำหรับผู้ปฏิบัติงานในการแทรกแซง วางแผนการปิดเครื่องอย่างมีระเบียบ หรือปรับโหลด

​ผลการประยุกต์ใช้: ที่โรงเหล็กขนาดใหญ่ ฟังก์ชันนี้ป้องกันการไหม้มอเตอร์หลายครั้งที่เกิดจากความล้มเหลวของระบบทำความเย็นและการโหลดเกินอย่างกะทันหัน ความแม่นยำในการคาดการณ์อุณหภูมิในทางปฏิบัติถึง 91%

1. ​การตรวจสอบและวินิจฉัยผ่าน IoT และแพลตฟอร์มคลาวด์​
   ช่วยให้การบำรุงรักษาทางไกลและการจัดการดิจิทัลมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมาก
• ​การส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายไร้สาย: เครื่องป้องกันรวมโมดูลการสื่อสารเครือข่ายไร้สายพลังงานต่ำ (LPWAN) เช่น LoRa เพื่อส่งข้อมูลการทำงานของมอเตอร์ที่ครอบคลุม (กระแส แรงดัน อุณหภูมิ สัญญาณเตือน สถานะ) ไปยังแพลตฟอร์มคลาวด์โดยไม่ต้องมีการติดตั้งสายไฟที่ซับซ้อน
• ​การวินิจฉัยและบำรุงรักษาทางไกล: วิศวกรและผู้บริหารสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มคลาวด์ผ่าน PC หรือแอปมือถือเพื่อตรวจสอบสถานะสุขภาพของมอเตอร์ทั้งหมดในเวลาจริง รับแจ้งเตือนและข้อมูลข้อผิดพลาด และทำการวินิจฉัยและวิเคราะห์ทางไกล
• ​การขุดค้นคุณค่าข้อมูล: ข้อมูลประวัติที่สะสมบนแพลตฟอร์มสามารถใช้วิเคราะห์แนวโน้มการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ ปรับปรุงวงจรการบำรุงรักษา และดำเนินการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ให้การสนับสนุนด้วยข้อมูลสำหรับการตัดสินใจการผลิต

​ผลการประยุกต์ใช้: ที่โรงงานปูน ระยะเวลาการตอบสนองต่อข้อผิดพลาดลดลงจาก 2 ชั่วโมงเหลือต่ำกว่า 15 นาทีหลังจากติดตั้งระบบตรวจสอบ IoT ผู้ปฏิบัติงานสามารถเข้าถึงข้อมูลข้อผิดพลาดและสาเหตุที่เป็นไปได้ทันที ลดเวลาการแก้ไขปัญหาอย่างมากและลดการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ 58%

​III. สรุปข้อดีของโซลูชัน​

• ​แม่นยำมากขึ้น: อัลกอริธึมไมโครโปรเซสเซอร์แทนที่โครงสร้างกลไก รับประกันการป้องกันที่แม่นยำโดยไม่มีการตัดเท็จหรือไม่ทำงาน
• ​ครอบคลุมมากขึ้น: รวมการป้องกันทางไฟฟ้า ความร้อน และกลไกเพื่อครอบคลุมประเภทข้อผิดพลาดหลากหลาย
• ​เชิงรุกมากขึ้น: การเตือนภัยเชิงคาดการณ์แบบโมเดลป้องกันอุบัติเหตุก่อนที่จะเกิดขึ้น แทนที่จะตอบสนองหลังจากเกิดขึ้นแล้ว
• ​อัจฉริยะมากขึ้น: สถาปัตยกรรม IoT ช่วยให้อุปกรณ์เชื่อมต่อกัน สนับสนุนการตรวจสอบทางไกลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และเป็นพื้นฐานสำหรับการผลิตอัจฉริยะและโรงงานดิจิทัล