利用智能变频器实现工况监测

变频器不仅仅是简单的动力处理器。

变频器能够用作传感器和传感器中枢，可处理、存储和分析数据，并具有连接功能，是现代自动化系统和楼宇管理系统 (BMS) 中至关重要的组成部分。基于工况进行监测的集成功能可实现全新维护方式，例如基于工况的维护。

工业自动化系统的演变

随着新千年的到来，我们目睹了技术的深刻变化，迎来了数字世界全新的工作方式。这就是第四次工业革命。第一次工业革命发生在 18、19 世纪，蒸汽机的发明引发了一场机械革命。19 世纪末 20 世纪初，随着大规模生产、电气化和通讯的改变，第二次工业革命展开。这一时期也被称为电气革命时代。20 世纪后期，第三次工业革命带来了半导体、计算、自动化领域和互联网的进步。这一阶段也被称为数字革命。

第四次工业革命是在数据和机器学习的推动下，计算机、人和设备相融合的产物。虽然“工业 4.0”这个词相当模糊，但可以将工业 4.0 定义为，利用整个价值链中所有的数字化可能性，实现人、设备和系统的智能联网。

工业 4.0 自动化的趋势

在工业 4.0 的影响下，电机系统和楼宇管理系统由“自动化金字塔”向“网络化系统”转变。这意味着系统的各个部分，如电机、变频器、传感器和控制器等相互连接并连接至云端 — 云端是存储、处理、分析数据和制定决策的数据中心。

在自动化网络中，数据量至关重要。由于数据主要由传感器产生，因此现代自动化系统中的传感器数量与日俱增。电机以及风机、泵和输送机之类的从动机并非数据网络中最显著的要素。因而，需要通过传感器来收集这些机器的数据。传感器通过各种方式连接到数据网络，以充分利用这些数据。在引进先进的工况监测系统时，传感器和连接性的额外成本常常被视为障碍。

而现代变速变频器在工业 4.0 自动化网络和楼宇管理系统中开拓了新的机遇。人们通常认为，变频器就是控制电机、风机、输送机和/或泵速度的动力处理器。而今，变频器也是信息链的一部分，要充分发挥变频器内置处理能力、存储容量和通信接口的优势。

什么是智能变频器？

在工业 4.0 网络中，变频器发挥着重要的作用，并且具有一些赋能特性：

安全连接：变频器可以通过安全的方式连接至其他元素。网络中的其他元素可能包括变频器、PLC、传感器和云端。
变频器用作传感器：变频器采用电机电流和电压信号分析来检测电机和应用性能。
变频器用作传感器中枢：变频器从由该变频器控制的过程相关的外部传感器获取数据。
变频器用作控制器：只要符合应用的限定条件，变频器可以替代 PLC。
引入自己的设备概念：无线连接智能设备（智能手机、平板电脑）。

可以识别变频器中的以下信息：

瞬时信号：由内置传感器的变频器直接测量的信号。电机电流、电压、变频器温度及其导数，即电流和电压的乘积，或电机转矩等数据。此外，变频器可以用作中枢来连接外部传感器，提供瞬时信号。
经过处理的信号：由瞬时信号衍生而来的信号。例如，统计分布（最大值、最小值、平均值和标准差值）、频域分析或任务剖面指标。
分析信号：指示变频器、电机和应用状况的信号。这些信号用于触发维护或促成系统设计的改进。

利用电机电流信号分析技术，变频器可以监测电机和应用的工况。该技术有可能消除物理传感器，或是抓取可能无法检测到的早期故障信号。例如，利用该项技术可以提前检测空蚀和绕组故障或机械负载偏心。

变频器作为传感器中枢这一概念需要将外部传感器连接到变频器，从而省去了将物理传感器连接到数据网络的网关。振动传感器、压力传感器和温度传感器都可以连接到变频器上。这个概念的优势不仅在于成本，还可使传感器数据与变频器中不同类型的数据相关联。一个明显的例子就是外部传感器振动水平与电机速度的相关性，因为振动与速度有关。

基于工况的维护和其他维护策略

有以下几种不同的维护策略：

纠正性维护：产品出现故障后，进行更换。
预防性维护：在发生故障之前更换产品，尽管未收到产品的通知。
基于工况的维护：如产品的实际使用寿命与预期使用寿命不同，产品会发出警告，并指出可能的根本原因时。
预测性维护：在达到指定的操作时间之前，产品会发出警告，以便启动服务措施。

播放视频，其中 Danfoss Drives 的控制工程师主管 Jörg Dannehl 解释了维护策略，并概述了 Danfoss 变频器基于工况的监测。

为何需要基于工况的维护？

修复性和预防性维护是根据故障（事件）或时间进行的。因此，是在出现故障（修复性）或达到预先设定的操作时间（预防性）后予以维护。这些类型的维护不使用来自实际应用的任何反馈。

随着工业 4.0 的到来和传感器数据的可用性，现在可以实现基于工况的维护和预测性维护。此类维护策略使用实际的传感器数据，确定现有设备的状况（基于工况的维护）或预测未来的故障（预测性维护）。

此 P-f 曲线显示了典型的设备降级。

基于工况维护的概述和优势

基于工况的维护是基于实际应用数据的最简单、最直观的维护技术。利用获取的数据监测现有设备的健康状况。为此，要选择关键参数作为识别发展性故障的指标。设备状况通常会随着时间的推移而下滑。P-f 曲线表明了典型的下滑模式。设备不能执行预期的功能时，就会发生功能故障。基于工况的维护就是要在故障真正发生之前检测潜在的故障。

规划维护操作的优点

减少停机时间
避免意外停产
优化维护
减少备件库存

变速驱动工况监测功能

基于工况的维护其中一个组成部分就是监测设备状况。在变速应用中，应用的工况通常取决于速度。例如，速度越高，振动水平越高，虽然这种关系不是线性的。在特定的速度下甚至会发生共振，速度提高后，共振又会消失。

使用独立的系统来监测变速应用的工况非常复杂，需要知道速度及与速度相关的监测值。有利的解决方案就是使用变频器进行工况监视（“变频器作为传感器”或“变频器作为传感器中枢”），因为变频器中已经有了应用的速度信息。此外，在变频器中很容易获得关于负载/电机转矩和加速度的信息。

工况监测程序分为三步：

1.建立基准

对于一个高效的工况监测系统，首先要明确和定义正常运行状况。建立基准是指定义应用的正常运行状况，即基准。定义基准值的方式有多种。

人工建立基准：运用以往的经验定义基准值，在变频器中设定已知值。

基准运行：基准可以在调试期间确定。利用该方法，在相关速度范围内进行速度扫描，确定每个速度点的状况。但是在调试期间的某些情况下，应用可能没有满负荷运行，或者需要磨合期。遇到这些情况时，必须在磨合期之后执行基准运行，使工作状态尽可能接近正常运行状态。

在线基准：这是一种非常先进的方法，可以在正常运行过程中捕获基准数据。当应用不允许探究整个速度范围，无法执行基准运行时，这种方式就非常有用。

建立基准之后，下一步是生成警告和报警的阈值。阈值表示必须通知用户应用的工况。设备工况的表示方法多种多样，业内最流行的是采用四色红绿灯状态，工厂自动化工况监测 VDMA 规范 24582 现场总线中性参考资料对此作了描述。

各种颜色的释义如下：

绿色：表示设备运行状况良好，性能高效。
黄色：表示警告 1 阶段，且表示超过第一个阈值。维护人员可以计划维护措施。
橙色：表示警告 2 或临界阶段，且表示超过第二个阈值。维护人员必须立即采取维护措施。
红色：表示报警，机器将停止，且需要予以修复性维护。

2.定义警告和报警的阈值

阈值的定义方法如下：

绝对：这是设备值已知时的常用方法。阈值有一个固定的值，与基准测量值无关。例如，操作员清楚设备的绝对限值，便可为报警阈值设置一个绝对值。在振动监测方面，可以使用 ISO 10816/20816 等标准中规定的限值作为报警阈值的绝对值。
偏移：这种阈值设置方法需要了解应用和基准值。阈值取决于用户选择的定义偏移所依据的基准值。这种情况的风险是，设定值非常低或非常高会导致误报。设置错误可能导致即使发生故障，监测却毫无响应。
因数：与偏移相比，该方法更容易使用，因为它不需要深入了解应用。阈值取决于基准值所乘的因数。例如，阈值可能是基准的 150%。这种情况的风险是，阈值设定值会非常高。

实际监测值可以通过 LCP、现场总线通信或物联网通信从变频器中读取。此外，可以配置数字输出来响应特定的警告和报警。有些驱动器内置 Web 服务器，也可以用来读取条件状态。

3.执行监测

监测是通过与阈值的连续对比来进行的。在正常运行过程中，将实际值与阈值进行对比。如果监测到参数超出阈值达到预定义的时间，将激活警告或报警。计时器被配置成过滤器，短时瞬态不会触发警告和报警。

播放视频，了解 CBM 实施的三个步骤：1.建立基准，2.定义阈值，3.执行监测。