PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zróżnicowanie systemów on-line monitorowania stanu technicznego silników elektrycznych

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The diversity of on-line condition monitoring systems of electric motors
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule zaprezentowano system wspomagania działania służb Utrzymania Ruchu (UR) wykorzystujący systemy zabezpieczenia pracy silników elektrycznych, które umożliwiają gromadzenie dynamicznych przebiegów czasowych wielkości elektrycznych. System ten zbudowany na bazie Internetu przemysłowego, umożliwia generowanie wzorca symptomu stanu technicznego (ST) odpowiadającego stanowi normalnemu, wzorca granicznego, a także na bazie zaszytej inteligencji wspomaga rozpoznanie przyczyn pojawienia się stanu nienormalnego. Omówiono testową instalację systemu przeprowadzoną w rafinerii oraz zaprezentowano wybrane przykłady oceny.
EN
This paper describes a new maintenance tool, which is built over Industrial Ethernet. As a source of data are used waveforms of electrical signals available from professional motor protection systems. The system is able to create patterns describing normal and abnormal technical condition of a production asset or provided production process, and estimate reasons of abnormalities. The system was installed in a refinery. Some examples of system discovering are presented.
Rocznik
Strony
87--92
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Artesis Technology Systems AS, Gebze, Turcja
autor
  • GE Power Controls Sp. z o.o., Poznań, Polska
autor
  • Artesis Technology Systems AS, Gebze, Turcja
Bibliografia
  • [1]. Nowicki R.: Nadzór stanu technicznego agregatów z napędami elektrycznymi - wprowadzenie do tematyki, Napędy i Sterowanie Nr 10, Październik 2013, ISSN1507-7764, str. 114-125.
  • [2]. R. Nowicki: Zróżnicowanie systemów On-Line nadzoru stanu technicznego agregatów z napędami elektrycznymi, Maszyny Elektryczne - Zeszyty Problemowe, Nr 89/2011 str. 65-73.
  • [3]. Nowicki R.: Klasyczne metody nadzoru stanu technicznego agregatów napędzanych silnikami elektrycznymi, Napędy i Sterowanie Nr 11, Listopad 2013, str. 32-43.
  • [4]. Song J., Nowicki R., Duyar A.: Zastosowanie modelowania diagnostycznego dla wspomagania predykcyjnego utrzymania ruchu i zwiększenia efektywności energetycznej w hucie, Maszyny Elektryczne - Zeszyty Problemowe Nr 2/2013 (99), str. 233-240.
  • [5]. Song J., Nowicki R., Duyar A.: Sprzętowe rozpoznawanie anomalii pracy agregatów napędzanych silnikami elektrycznymi, Napędy i Sterowanie Nr 1, Styczeń 2014, str. 96-106.
  • [6]. Taylor J.K.: Announcing the TDISecure Communication Processor, ORBIT Vol. 33, 2013 No. 4 p. 5-6.
  • [7]. Hatch Ch. T., Kuzkaya C.: AnomAlert Motor Anomaly Detector - Under the Hood, ORBIT Vol.32, 2012 No. 2 p. 10-17.
  • [8]. Industrial Internet 101, ORBIT Vol. 33, 2013 No. 4 p. 21-24.
  • [9]. Bilgin E., Ozdemir H., Civelek Y., Önel I., Duyar A.: Use of Industrial Big Data for “No Unplanned Downtime” at Tupras Refinery (…), Austorque Machines 2014, Sydney Australia.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-724ad683-cfdd-4836-8e7b-13e8166f2a3f
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.