Manutenzione predittiva con inverter intelligenti

Oggi i drives sono molto più di semplici processori di potenza. Grazie alla loro capacità di agire come sensori e hub di sensori, di elaborare, memorizzare e analizzare i dati, insieme alle capacità di connettività, sono diventati componenti fondamentali nei moderni sistemi di automazione. Nuove funzionalità di manutenzione basata sulle condizioni del sistema, consentono nuove modalità di esecuzione della manutenzione, come la manutenzione predittiva e preventiva.

Evoluzione dei sistemi di automazione industriale

Nella transizione all'attuale millennio, abbiamo assistito a un profondo cambiamento tecnologico, che ha portato a un modo completamente nuovo di lavorare in un mondo digitale. Questa è la quarta rivoluzione industriale. La prima rivoluzione industriale, avvenuta nel corso del XVIII e XIX secolo, è stata una rivoluzione meccanica, innescata dall'invenzione della macchina a vapore. Alla fine del XIX e all'inizio del XX secolo, la seconda rivoluzione industriale si è sviluppata con l'adozione della produzione di massa, dell'elettrificazione e dei cambiamenti nelle comunicazioni. Questo periodo è conosciuto anche come Rivoluzione Elettrica. Più tardi, nel XX secolo, la terza rivoluzione industriale ha portato progressi nei semiconduttori, nell'informatica, nell'automazione e in Internet. Questa fase è nota anche come Rivoluzione Digitale.

La quarta rivoluzione industriale è nata dalla connessione in rete di computer, persone e dispositivi alimentati da dati e machine learning. Sebbene il termine "Industria 4.0" sia piuttosto vago, una possibile definizione di Industria 4.0 descrive il collegamento intelligente di persone, dispositivi e sistemi sfruttando tutte le possibilità della digitalizzazione lungo l'intera catena del valore.

Tendenze nei sistemi di automazione dell'Industria 4.0

L'impatto dell'Industria 4.0 sui sistemi a motore è una migrazione dalla "piramide dell'automazione" ai "sistemi collegati in rete". Ciò significa che i vari elementi del sistema, come motori, drives/inverter, sensori e controlli, sono interconnessi e collegati a un cloud, un data center in cui i dati vengono memorizzati, elaborati, analizzati e dove vengono prese le decisioni.

Caption: Automation pyramidTitolo: Piramide dell'automazione

Caption: Automation networkTitolo: Rete di automazione

In una rete di automazione, la quantità di dati è importante. Poiché i dati sono prodotti principalmente da sensori, il loro numero nei moderni sistemi di automazione è in aumento. I motori e le macchine azionate – come ventilatori, pompe e trasportatori – non sono i partecipanti più ovvi in una rete di dati. I sensori sono quindi necessari per raccogliere dati da queste macchine. I sensori sono connessi alla rete di dati con vari mezzi per utilizzare dati. Durante l'introduzione di un sistema avanzato di monitoraggio delle condizioni, il costo aggiuntivo dei sensori e della connettività è spesso considerato un ostacolo.

I moderni convertitori di frequenza a velocità variabile aprono nuove opportunità nella rete di automazione dell'Industria 4.0. Tradizionalmente, i convertitori di frequenza venivano considerati processori di potenza per il controllo della velocità del motore. Attualmente, anche i drives fanno parte della catena di informazioni, sfruttando il vantaggio della potenza di elaborazione integrata, della capacità di memorizzazione e dell'interfaccia di comunicazione, all'interno dell'inverter stesso.

Cos'è un inverter intelligente?

Nella rete dell'Industria 4.0, il convertitore di frequenza o inverter o drive o azionamento, svolge un ruolo importante ed è caratterizzato da alcune funzionalità:

  • Connettività sicura: il drive può essere collegato ad altri elementi in modo sicuro. Altri elementi della rete possono includere inverter, PLC, sensori e un cloud.
  • Il drive funge da sensore: utilizza l'analisi della corrente motore e della tensione per rilevare le prestazioni del motore e dell'applicazione.
  • Il drive funge da hub del sensore: l'inverter acquisisce dati da sensori esterni relativi al processo controllato dall'inverter stesso.
  • Il drive funge da controllore: può sostituire il PLC quando le limitazioni dell'applicazione lo consentono.
  • Porta il tuo concept di dispositivo: connettività wireless con dispositivi intelligenti (smartphone, tablet).

Le informazioni provenienti dal drive possono essere identificate come segue:

  • Segnali istantanei: segnali misurati direttamente dal drive utilizzando sensori integrati. Dati come la corrente motore, la tensione, la temperatura del drivee le loro derivate, ovvero la potenza come moltiplicazione della corrente e della tensione, o la coppia motore. Inoltre, il drive può essere utilizzato come hub per collegare sensori esterni che forniscono segnali istantanei.
  • Segnali elaborati: segnali derivati dai segnali istantanei. Ad esempio, la distribuzione statistica (valori massimi, minimi, medi e di deviazione standard), l'analisi del dominio di frequenza o gli indicatori del profilo di missione.
  • Segnali analitici: segnali che forniscono indicazioni sulle condizioni del drive, del motore e dell'applicazione. I segnali vengono utilizzati per attivare la manutenzione o per migliorare la progettazione del sistema.

Le tecniche di analisi della corrente motore consentono al drive di monitorare le condizioni del motore e dell'applicazione. La tecnica consente potenzialmente di eliminare i sensori fisici o di estrarre le prime segnalazioni di guasto che non sarebbe stato possibile rilevare. Ad esempio, l'utilizzo di questa tecnica consente di rilevare in anticipo i guasti agli avvolgimenti o l'eccentricità del carico meccanico.

Il concept di inverter come hub di sensori prevede il collegamento di sensori esterni al drive, evitando così la necessità di un gateway per collegare il sensore fisico alla rete di dati. I sensori di vibrazione, di pressione e di temperatura sono esempi di sensori che possono essere collegati al convertitore di frequenza. Il vantaggio di questo concept non è solo legato al costo, ma anche alla possibilità di correlare i dati del sensore con diversi tipi di dati presenti nel drive. Un esempio ovvio è la correlazione tra il livello di vibrazione di un sensore esterno e la velocità del motore, poiché la vibrazione dipende dalla velocità.

Manutenzione predittiva

Di seguito sono elencati diversi tipi di strategie di manutenzione:

  • Manutenzione correttiva: il prodotto viene sostituito dopo un guasto.
  • Manutenzione preventiva: il prodotto viene sostituito prima che si verifichi un guasto, anche se il prodotto non dà nessun preavviso.
  • Manutenzione predittiva: il prodotto emette un avviso quando la sua durata effettiva varia rispetto alla durata prevista e vengono indicate le possibili cause principali.
  • Manutenzione predittiva: il prodotto fornisce un avviso prima che raggiunga le ore di funzionamento previste per avviare l'intervento di manutenzione.

Perché è necessaria la manutenzione predittiva?

La manutenzione correttiva e quella preventiva sono basate sui guasti (eventi) o sul tempo. Pertanto, la manutenzione viene effettuata in caso di guasti (correttiva) o dopo ore di funzionamento prestabilite (preventiva). Questi tipi di manutenzione non utilizzano feedback provenienti dall'applicazione corrente.

Con l'introduzione dell'Industria 4.0 e la disponibilità dei dati dei sensori, la manutenzione predittiva e preventiva è ora possibile. Tali strategie di manutenzione utilizzano i dati reali dei sensori per determinare le condizioni dell'apparecchiatura in servizio (manutenzione predittiva) o per prevedere i guasti futuri (manutenzione preventiva).

Panoramica e vantaggi

La manutenzione predittiva è la tecnica di manutenzione più semplice e intuitiva basata sui dati dell'applicazione reale. I dati acquisiti vengono utilizzati per monitorare lo stato del sistema in servizio. A tale scopo, i parametri chiave vengono selezionati come indicatori

per identificare i guasti in fase di sviluppo. Le condizioni di un elemento della macchina o del sistema, generalmente si deteriorano nel tempo. Ciò è illustrato dalla curva P-f che mostra un tipico modello di degradazione. Un guasto funzionale si verifica quando l'apparecchiatura non esegue la funzione prevista. La manutenzione predittiva ha lo scopo di individuare i potenziali guasti prima che si verifichino.

Caption: P-f curve depicting a typical degradation patternTitolo: Curva P-f che rappresenta un tipico modello di degradazione

In questo caso, la pianificazione degli interventi di manutenzione offre numerosi vantaggi, tra cui:

  • Riduzione dei tempi di fermo
  • Eliminazione di interruzioni impreviste della produzione
  • Ottimizzazione della manutenzione
  • Riduzione delle scorte di ricambi

Funzioni di monitoraggio delle condizioni per convertitori di frequenza a velocità variabile

Una parte integrante della manutenzione predittiva prevede il monitoraggio delle condizioni dell'attrezzatura. Nelle applicazioni a velocità variabile, le condizioni dell'applicazione spesso dipendono dalla velocità. Ad esempio, i livelli di vibrazione tendono ad aumentare a velocità più elevate, sebbene questa relazione non sia lineare. Infatti, a determinate velocità possono verificarsi risonanze che scompaiono quando la velocità viene aumentata.

L'utilizzo di un sistema autonomo per monitorare le condizioni di un'applicazione a velocità variabile è complicato dalla necessità di conoscere la velocità e la correlazione tra il valore monitorato e la velocità. L'utilizzo di drives per il monitoraggio delle condizioni ("inverter come sensore" o "inverter come hub del sensore") è una soluzione vantaggiosa, in quanto le informazioni sulla velocità dell'applicazione sono già presenti nel drive. Inoltre, le informazioni sulla coppia e sull'accelerazione del carico/motore sono prontamente disponibili nel convertitore di frequenza.

Il monitoraggio delle condizioni segue una procedura in tre fasi:

  1. Stabilire un riferimento
  2. Definire le soglie
  3. Eseguire il monitoraggio

1. Stabilire un riferimento

Per un sistema di monitoraggio delle condizioni efficiente, il primo passo importante consiste nel determinare e definire le normali condizioni di funzionamento. Stabilire un riferimento significa stabilire la condizione operativa normale per l'applicazione, denominata linea di base o baseline. Esistono diversi modi per determinare i valori di riferimento

Riferimento manuale: quando i valori di riferimento vengono definiti utilizzando l'esperienza precedente, i valori noti vengono programmati nel drive.

Funzionamento di base: il riferimento può essere determinato durante la messa in funzione. Con questo metodo, viene eseguita una scansione della velocità attraverso l'intervallo di velocità interessato, determinando la condizione in ciascun punto di velocità. Tuttavia, in alcuni scenari durante la messa in funzione, è possibile che

l'applicazione non funzioni a pieno regime o che sia necessario un periodo di rodaggio. In queste situazioni, il funzionamento di base deve essere eseguito dopo il periodo di rodaggio per acquisire uno stato di funzionamento il più vicino possibile alle normali operazioni.

Riferimento online: si tratta di un metodo avanzato che acquisisce i dati di riferimento durante il funzionamento normale. Ciò è utile quando non è possibile eseguire un funzionamento di base, perché l'applicazione non consente l'esplorazione dell'intero intervallo di velocità.

Dopo aver stabilito il riferimento, il passo successivo è quello di generare soglie per avvisi e allarmi. I limiti indicano la condizione dell'applicazione durante la quale l'utente deve essere informato. Esistono vari modi per indicare le condizioni del sistema, uno dei più diffusi nel settore è l'indicazione dello stato utilizzando il modello "semaforo", con quattro colori descritti nella specifica VDMA 24582 Fieldbus neutral reference (Riferimento neutro bus di campo) per il monitoraggio delle condizioni nell'automazione di fabbrica.

I colori indicano quanto segue:

  Verde: indica che il sistema è in buone condizioni e funziona in modo efficiente.

  Giallo: indica il livello di Avviso 1 e il superamento del primo livello. Un intervento di manutenzione può essere pianificato dal personale addetto alla manutenzione.

  Arancione: Indica l'Avviso 2 o il livello critico e il superamento del secondo livello. Gli interventi di manutenzione devono essere effettuati immediatamente dal personale addetto alla manutenzione.

  Rosso: indica un allarme e indica che il macchinario si arresterà ed è necessaria una manutenzione correttiva.

2. Definire le soglie per avvisi e allarmi

Per definire i valori soglia vengono utilizzati i seguenti metodi:

  • Assoluto: questo è il metodo comune quando i valori della macchina sono già noti. La soglia ha un valore fisso indipendentemente dal valore di riferimento misurato. Ad esempio, quando l'operatore conosce il limite assoluto per l'attrezzatura, viene impostato un valore assoluto per la soglia di allarme. In caso di monitoraggio delle vibrazioni, per la soglia di allarme possono essere utilizzati i valori limite indicati in norme quali ISO 10816/20816 come valore assoluto.
  • Offset: il metodo di impostazione dei valori soglia richiede la comprensione dell'applicazione e dei valori di riferimento. La soglia dipende dal valore di riferimento rispetto al quale viene scelto un offset definito dall'utente. Il rischio in questo caso è quello di impostare un valore molto basso o alto che porta a falsi positivi. Impostazioni errate possono causare un monitoraggio non reattivo, anche in caso di guasti.
  • Fattore: questo metodo è più semplice da usare rispetto alla compensazione, perché richiede una minore comprensione dell'applicazione. La soglia dipende dal valore di riferimento che viene moltiplicato per un fattore. Ad esempio, il valore di soglia può essere il 150% del riferimento. Il rischio in questo caso è quello di stabilire una soglia molto alta.

3. Eseguire il monitoraggio

Il monitoraggio viene eseguito con un confronto continuo con le soglie. Durante il funzionamento normale, i valori effettivi vengono confrontati con il valore soglia. Quando i parametri monitorati superano un limite per un tempo predefinito, viene attivato un avviso o un allarme. Il timer è configurato per agire come filtro, in modo che i transitori brevi non attivino avvisi e allarmi.

Traffic light status with four colors as described in the VDMA specification 24582 Fieldbus neutral reference for condition monitoring in factory automation.Titolo: Tecniche di manutenzione preventiva

I valori effettivamente monitorati possono essere letti dal drive tramite LCP, comunicazione bus di campo o IoT. Inoltre, le uscite digitali possono essere configurate per reagire a specifici avvisi e allarmi. Alcuni inverter dispongono di un server web integrato che può essere utilizzato anche per leggere lo stato della condizione.

Conclusione

Oggi i drives sono molto più di semplici processori di potenza. Grazie alla capacità di agire come sensori e hub di sensori, di elaborare, memorizzare e analizzare i dati, insieme alle capacità di connettività, sono diventati componenti fondamentali nei moderni sistemi di automazione.

I drives sono spesso già presenti nelle installazioni automatizzate e rappresentano quindi un'ottima occasione per passare all'Industria 4.0.

Ciò consente nuovi modi di eseguire la manutenzione, come la manutenzione predittiva. Le funzionalità sono già disponibili in alcuni inverter e i primi utilizzatori hanno già iniziato a utilizzare il drives come sensore.