Un caso de correas en una máquina de la industria farmacéutica con MCM
Un caso de correas en una máquina de la industria farmacéutica con MCM, mi mantenimiento predictivo sin sensores, es el tema tratado en este artículo..
El sistema de monitoreo MCM
MCM es una tecnología de análisis de motores eléctricos reciente, que funciona basado en Inteligencia Artificial que compara el motor real, para ser monitoreado, con un modelo matemático del motor, corriendo hasta 600 diferentes condiciones de carga. Este modelo matemático se obtiene de un período de aprendizaje que dura unos pocos días.
El sistema de monitoreo y diagnóstico MCM también está diseñado para detectar fallas eléctricas en motores., en respuesta a las limitaciones de vibraciones de medición com analizadores de vibración. Además de los modos de fallo eléctricas, también detecta los modos de fallo mecánico del motor o la maquinaria accionada. medición de vibraciones, así, medición de vibraciones análisis de vibracioneses mediante la detección de más modos de falla de motores eléctricos.
Un caso de correas en una máquina de la industria farmacéutica con MCM – Principio de funcionamiento
Para realizar el análisis de monitor de motores MCM eléctrica utiliza una combinación de formas de onda dinámicas para tensión y corriente, junto con los modelos aprendidos, para detectar fallos en el motor o el equipo accionado. El aprendizaje se apoya en una base de datos adicional, Si el monitor se ha instalado en un motor ya defectuosa. El monitor detecta diferencias entre las características actuales observados y las características aprendidas y relaciona estas diferencias fallidos.
La detección de fallas del motor se basa en un modelo de motor, aprendido por el monitor, basado en la física, en el que las constantes en el modelo se calculan a partir de datos en tiempo real y se comparan con valores aprendido previamente.
La detección de fallas mecánicas se basa en amplitudes de densidad de potencia espectral (PSD) en las bandas de frecuencia específicas, en relación con los valores aprendidos. Esta información se combina de forma automática con conocimiento especializado en el diagnóstico. Debido a este enfoque banda espectral, detección de fallo mecánico proporciona una guía para una clase de posibles fallos. La sensibilidad a algunos defectos (por ejemplo, fallas de apoyo de los elementos de rodadura) disminuir con la distancia desde el componente falla vías. Por otro lado, fracasos que carga aumento motor son independientes de la distancia desde el motor.
Un caso de correas en una máquina de la industria farmacéutica con MCM – El informe
El informe se emite automáticamente por el sistema, sin la necesidad de una interpretación de un experto.
estudio de caso – Un caso de correas en una máquina de la industria farmacéutica con MCM
La tendencia del parámetro correcto. / polia / elemento de transmisión ha aumentado desde 23 de enero 2017 mi, despues de un corto tiempo, la tendencia del parámetro excedió el nivel de alarma.
Después de que la tendencia supera el nivel de umbral, el MCM comenzó a dar la alarma "Examine 1’ y el software AES Viewer envió al cliente el mensaje de correo electrónico de alarma que indica un mal funcionamiento en el equipo después de monitorear la alarma por 3 días.
Después de los controles en 31 de enero 2017, Se identificó que una de las correas que accionan la aspiradora estaba rota y las otras dos están sueltas..
Después del mantenimiento del equipo en 1 febrero 2017, el equipo se ha puesto en marcha y la tendencia del parámetro de la correa / polia / El elemento de transmisión que estaba por encima del nivel de umbral cayó al nivel anterior sin fallar..
