Manutenzione predittiva con inverter VLT Danfoss

Il Condition Based Monitoring per inverter VLT Danfoss offre un funzionamento senza problemi per il massimo tempo di attività e costi di installazione ridotti anche sui sistemi esistenti

Pubblicato il 28 febbraio 2022

I dispositivi pronti per Industry 4.0 hanno spesso una intelligenza integrata e la possibilità di trasferire tutti i dati collezionati ad un dispositivo di livello gerarchico superiore. I drive nelle applicazioni industry 4.0 sono la maggiore sorgente di informazioni in un processo produttivo e possono svolgere un ruolo importante nel rendere l’industria e i processi preparati alla digitalizzazione, in virtù del loro ruolo privilegiato. Il drive infatti è un vero e proprio sensore elettrico in grado di monitorare o dedurre grandezze fondamentali come corrente, tensione, coppia, velocità, potenza ecc. Queste grandezze sono però rilevate realtime e con tempi propri di un sistema di controllo motore. La quantità di dati che ne deriva è enorme e va filtrata in modo che siano fruibili e comprensibili.

Danfoss con la famiglia di drive VLT ha spinto ulteriormente in avanti questa naturale predisposizione, facendo diventare il drive, oltre che un attuatore, un sensore anche più intelligente.
Questo è stato possibile con l’introduzione di una speciale funzionalità chiamata CBM (Condition Based Monitoring).

Si tratta di una intelligenza artificiale integrata nel drive basata su Machine Learning ed Edge Computing che permette di monitorare e predire problematiche inerenti a:
– corto circuito sugli avvolgimenti statorici;
– monitoraggio delle vibrazioni sul motore elettrico;
– cambiamenti sulla curve di carico.

Queste funzionalità riguardano i drive VLT AutomationDrive FC 302, VLT HVAC 102, VLT AQUA Drive FC 202.

I drive intelligenti Danfoss monitorano le condizioni del sistema utilizzando dati reali acquisiti a tutte le velocità durante tutto il ciclo operativo, creando una baseline di prestazioni ottimali del drive, misurate localmente nell’applicazione. In caso di una deviazione significativa dalla baseline, il sistema avvisa l’utente, anticipando situazioni critiche che richiederebbero costosi interventi o costosi tempi di inattività non pianificati. Le attività di manutenzione possono quindi essere programmate e allinearsi ai servizi pianificati per ridurre i tempi di inattività.
Si può scegliere di archiviare i dati nel cloud o in locale nell’archivio dati locale.



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