Système de surveillance et de dépannage en ligne pour les moteurs: la solution de base pour une exploitation et une maintenance intelligentes

Aujourd’hui, l’industrie 4.0 et la fabrication intelligente se développent rapidement. En tant que «cœur» de la production industrielle, l’état de fonctionnement du moteur est directement lié à l’efficacité de la production et à la sécurité de l’équipement. Grâce à l’acquisition et à l’analyse de données en temps réel, le système de surveillance et de dépannage en ligne des moteurs électriques fournit aux entreprises des moyens de maintenance prédictive qui réduisent considérablement les risques d’indisponibilité soudaine et les pertes économiques. Les valeurs fondamentales, les principes de fonctionnement et les applications pratiques de ce système seront explorés en profondeur afin d’aider les entreprises à mieux comprendre et à choisir les solutions appropriées.

1. Quel est le système de surveillance et de dépannage en ligne du moteur?

Le système de surveillance en ligne et de dépannage des moteurs est une plate-forme complète basée sur la technologie des capteurs, l’acquisition de données et des algorithmes intelligents. Il réalise une évaluation de l’état de fonctionnement du moteur et une alerte précoce de panne en surveillant en temps réel les paramètres clés tels que les vibrations, la température, le courant et la tension. Le système se compose généralement de trois parties:Couche de perception(capteurs et équipement d’acquisition de données),Couche de transport(réseaux de transmission de données) etLa couche d’application(plateforme d’analyse de données et système d’alerte). Par exemple, en déployant un tel système, une entreprise pétrochimique a évité des pertes importantes en cas d’arrêt imprévu en anticipant le délai d’avertissement de panne de moteur à plus de 72 heures.

2. Est-il nécessaire d’installer le système de surveillance en ligne du moteur?

​Une nécessité absolue. Les méthodes traditionnelles de maintenance, qui reposent principalement sur la révision périodique et la réparation après coup, présentent deux inconvénients majeurs: un entretien excessif entraîne un gaspillage de ressources et des pannes soudaines interrompent la production. Selon les données du rapport sur le développement de la fabrication intelligente du ministère de l’industrie et de l’industrie, les pertes économiques annuelles dues aux défaillances des moteurs industriels de la Chine atteignent des dizaines de milliards de yuans, dont plus de 70% proviennent de défaillances soudaines. Système de surveillance en ligne viaLa maintenance prédictive, il peut augmenter le taux de reconnaissance de défaut à plus de 90%, et réduire les coûts de maintenance de 25%-30%. Par exemple, le nombre moyen de réparations annuelles dans une grande usine de pompes à eau est passé de 12 à 3 après l’installation du système et le rendement global de l’équipement (OEE) a augmenté de près de 18%.

3. Quels types de défauts peuvent être surveillés par le système de surveillance en ligne du moteur?

Le système est capable de couvrir la plupart des types de défaillances courantes des moteurs, notamment:

• ​Défaillance du roulement: identification des défauts tels que l’usure et les fissures par analyse de l’accélération vibratoire et du spectre de fréquence;
• ​Déséquilibre et désalignement du rotor: utilisation des données de phase et d’amplitude pour déterminer l’état d’équilibre dynamique;
• ​Vieillissement de l’isolation et défaillance électrique: surveillance de la dégradation de l’isolation, des courts-circuits entre tours par analyse harmonique de courant (par exemple, technologie MCSA);
• ​Une température exceptionnelle: la thermométrie infrarouge et la technologie d’imagerie thermique avertissent du risque de surchauffe;
• ​Exception de charge: surveillance de la puissance et du couple pour détecter une surcharge ou une résistance mécanique de la carte. Un cas de parc éolien a montré que le système a prévenu les courts-circuits entre les tours des générateurs 2 semaines à l’avance grâce à l’analyse de caractérisation du courant, évitant ainsi une perte d’arrêt unique de plus de 500 000 yuans.

4. Quel est le principe de fonctionnement du système de surveillance en ligne du moteur?

Système basé surFusion de données multi-sourcesavecAlgorithme de diagnostic intelligentAu travail. Tout d’abord, les données sont collectées en temps réel par des capteurs installés dans les parties critiques du moteur (par exemple, capteurs de vibration, sondes de température PT100, transformateurs de courant); Les données sont transmises via un réseau filaire ou sans fil vers une passerelle edge computing ou une plateforme cloud; La plate-forme utilise des algorithmes (par exemple, transformation FFT, analyse wavelet, modèles d’apprentissage machine) pour l’extraction des caractéristiques et la reconnaissance des états. Dans le cas de l’analyse des vibrations, le système génère automatiquement un rapport de diagnostic avec un niveau d’alerte en alignant le spectre en temps réel avec une bibliothèque de caractéristiques de défaillance (par exemple, BPFI, fréquence de défaillance de la bague intérieure d’un roulement).

5. Dans quelles industries le système de surveillance en ligne du moteur est-il principalement utilisé?

Le système a été largement utilisé dans les industries qui exigent la fiabilité élevée:

• ​Le secteur énergétique: surveillance des groupes de générateurs et de pompes dans les centrales éoliennes, thermiques et hydroélectriques;
• ​Pétrole et industrie chimique: maintenance prédictive des équipements critiques tels que compresseurs et pompes centrifuges;
• ​fabrication: protection de l’état du moteur de la ligne de production et de l’axe de la machine-outil;
• ​Trafic et transport: gestion saine des moteurs de traction dans le métro et les trains à grande vitesse;
• ​Mines et métallurgie: fonctionnement sûr des moteurs lourds tels que le concasseur et le ventilateur. Par exemple, baosteel group a réduit le temps d’arrêt imprévu des équipements de 40% et les coûts de maintenance annuels de plus de 10 millions de yuans après le déploiement du système sur sa ligne de laminage.

6. Quel est le prix approximatif du système de surveillance en ligne de moteur?

Le prix du système est soumis àPoints de surveillance, marques, régime défini de fonctionEt d’autres facteurs influencent. Habituellement:

• ​Système de type de base(surveillance d’un seul point, déploiement local) : prix unitaire d’environ 10 000 à 30 000 RMB/point;
• ​Système de taille moyenne(intégration multicanal, accès à la plate-forme cloud) : 100-500 000 RMB/set;
• ​Grands systèmes sur mesure(déploiement au niveau de toute l’usine, diagnostic AI) : jusqu’à un million de RMB ou plus. Il est important de noter que le retour sur investissement (ROI) est généralement élevé. Selon les études de l’industrie, les entreprises récupèrent généralement leur investissement dans un délai de 1 à 2 ans en réduisant les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.

7. Comment choisir le système de surveillance en ligne de moteur approprié pour l’entreprise?

Les entreprises doivent évaluer en tenant compte de leurs propres besoins et conditions:

• ​Clarifier les objectifs de suivi: couverture prioritaire des équipements clés, tels que les moteurs à haute pression, les groupes de pompes clés;
• ​Evaluation des paramètres techniques: précision du capteur (p. ex. plage de vibration ± 0.1%), taux d’échantillonnage (≥ 51.2khz), protocole de communication (Modbus, OPC UA);
• ​Compatibilité des plateformes: prise en charge de l’intégration avec les systèmes MES/SCADA existants;
• ​Qualification des fournisseurs: sélection de prestataires de services avec certification ISO et cas de l’industrie;
• ​Extensibilité et service: si la mise à niveau de module de fonction de soutien avec le support technique à distance. Il est recommandé aux entreprises de piloter d’abord (par exemple, en sélectionnant 1-2 appareils clés) et de les promouvoir complètement après avoir vérifié l’effet.

8. Comment le système de surveillance en ligne du moteur doit-il être maintenu après l’installation?

L’efficacité à long terme d’un système dépend d’une maintenance régulière:

• ​Calibrage des capteurs: vérification de précision tous les 6-12 mois pour assurer la fiabilité des données;
• ​Mise à jour logicielle: mise à jour régulière de l’algorithme de diagnostic avec patchs de vulnérabilité;
• ​Sauvegarde des données: l’archivage des données historiques empêche la perte accidentelle;
• ​Formation du personnel: l’équipe d’exploitation et de maintenance doit maîtriser l’interprétation des défaillances de base et les compétences d’exploitation du système. L’expérience de maintenance dans une usine chimique a montré que l’auto-inspection et le test de liaison du système tous les trimestres peuvent garantir une disponibilité des données supérieure à 99,51 TP3T.

Conclusion

La surveillance en ligne du moteur et le système de diagnostic de défaut sont devenus l’outil standard d’intelligence industrielle. Il a non seulement changé le modèle de maintenance traditionnel, mais également réduit la synergie pour les entreprises par des décisions basées sur les données. Avec la profonde intégration des technologies iot et ia, les systèmes évolueront vers plus de précision et d’adaptation à l’avenir. Les entreprises doivent planifier le déploiement le plus tôt possible pour anticiper la transformation de la fabrication intelligente.