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西門子基于“數字雙胞胎”加人工智能技術,可成功預測電機使用壽命

“預測性維護”是減少小型電機停機時間的有效方法?,F在,由于西門子的一項新開發技術,使其變得更加簡單?!皵底蛛p胞胎”和“人工智能”的結合確定了電動機的剩余使用壽命并明確了這是延長電動機使用壽命的有效途徑。(當今最復雜的產品和流程是在虛擬世界中設計,測試和校準的,然后才能在現實世界中制造。 模型校準涉及創建和模擬未來產品的軟件模型,這帶動了“數字雙胞胎”的創造。)


因為泵、鼓風機和壓縮機都需要電機驅動,一臺電機發生故障會造成高昂的經濟損失,包括生產損失,快速維修和設備更換的損失。這就是為什么很多公司越來越依賴“預測性維護”,在漏洞造成損害之前對電機進行檢測的原因。

西門子數字工業公司(Siemens Digital Industries)將為低壓電機提供“預測性服務協助”應用程序。結合智能分析算法,該應用程序支持預測性維護。此前,工業界尚無法估計剩余使用壽命,這意味著無法從當前狀態值確定這些值是否會導致停機故障。西門子客戶服務經理Matthias Erlwein表示:“每個技術服務人員都認同這將是一個巨大的進步” ?!凹词箵碛袛凳甑慕涷?,他們仍然無法預測未來?!?/span>

“數字雙胞胎”加人工智能
西門子研究人員現在首次找到了一種精確地做到這一點并預測低壓電動機的剩余使用壽命的方法。 “數字模擬專家 Vincent Malik表示:“我們使用“數字雙胞胎”來識別各種因素對剩余使用壽命的影響?!皵底蛛p胞胎”是一種機器,流程或生產工廠的虛擬模型,其中包含與其部署相關的所有數據和仿真模型。

為了生產低壓電動機的數字式多譜勒儀,Malik的團隊執行了幾個步驟。首先,他們使用高保真模擬來開發電機系列的數字雙胞胎。然后,他們基于這個數字雙胞胎,將人工智能與正在運行的電動機結合使用,以確定其他關系-例如,磨損條件影響傳感器值的確切方式。結果得到一個新的,精致的“雙胞胎”。馬利克和他的同事所要做的就是在數字雙胞胎中輸入單個電動機的數據(例如尺寸和重量)以獲得詳細的模型。

盡早決定是否需要采取行動
定制的“數字雙胞胎”可以識別單個電機潛在故障的因果鏈。例如軸承損壞問題,越舊的軸承,振動越大,反過來又增加了電機的振動和材料疲勞,西門子數字工業公司的Christian Wolf Pozzo解釋說。其他可能的原因可能是機械因素或不利的環境條件 。 在幾秒鐘之內,就可以計算出其剩余使用壽命?!被诖?,西門子服務專家可以決定是否需要采取措施,例如減少功率或更換某些組件。因此,產品數據成為優化流程的寶貴知識。 有效地延長使用壽命,降低成本并提高質量。Malik說:“這種方法可以很容易地應用于旋轉設備,例如壓縮機,鼓風機和泵?!?/span>

布袋除塵系統
在布袋除塵系統里
除塵風機起到氣體輸送的重要作用。
旋風除塵系統
旋風除塵風機通常選擇
大風量離心通風機用作引風
脈沖除塵系統
脈沖除塵系統同樣離不開
除塵風機的引風作用

除塵風機系統示意圖
Picture of dust removal fan system
除塵風機圖片
除塵系統中風機應用現場
除塵風機圖片
除塵風機施工現場
除塵風機圖片
除塵風機根據不同的風壓、風量參數
應選擇合適的風機型號
除塵風機應用圖片
Application picture of dust removal fan
除塵風機圖片
除塵風機配套現場圖片
大風量低壓除塵風機
最為常見,適用于需求大風量的除塵系統
高壓除塵風機
適用于管道較長,有高壓需求的除塵系統
除塵風機圖片
Picture of dust removal fan

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