驱动器如何帮助预测性维护

停机时间是生产时间损失的最大单一来源。一个小时的计划外停机通常比更换相关设备的成本要高很多倍。这对于作为制造和生产核心的现代驱动系统来说尤其如此。驱动器性能对于实现稳定的输出至关重要，任何偏差或故障都有可能导致典型的线性生产平台关闭。

用驱动器做选择

在处理驱动器的寿命时，管理人员有几种选择。传统的方法是在发生组件故障时简单地做出反应，或者按照固定的计划替换组件，而不考虑使用和环境。第一种方法可能代价高昂且不可预测，因为组件故障可能导致计划外停机。第二种方法更好，但仍然不是最优的。

然而，今天的数字驱动器能够利用计算能力提供预测性维护功能，以便在组件过期之前进行更换。这减少了计划外停机时间。

预测性维护的价值

预测性维护模型是围绕一个公共框架构建的，其中每个组件消耗的寿命量由驱动器跟踪。先进的故障物理模型被整合到今天的驱动器中，将实际的压力源(如电压、电流、速度、开关频率和温度)转换为关键部件(如风扇、功率半导体、电容器和断路器)的寿命消耗。当使用寿命超过用户设置的事件级别时，系统产生告警，提示该部件需要进行预防性维护。

在现代驱动器解决方案中，固件中每个组件的寿命消耗率都是在虚拟滚动平均值上跟踪的。这个速率对于每个驱动器都是唯一的，并且取决于如何使用它。基于生命消耗的滚动速率，新的预测模型将计算出在消耗生命的百分比达到警报水平之前还有多少小时。

事件级别(即在产生警报之前消耗的最大生命周期)的目的是允许最终用户控制计划外停机的风险。最后，随着新的预测性维护算法适应驱动器的使用方式，模型将需要大约30天的时间来了解应用压力。

基于云计算的CMMS系统的好处

利用基于云计算的计算机化维护管理系统(CMMS)中的智能设备的数据，可以对工厂状况进行结构化记录，并开发优化的维护计划，以进一步最大化正常运行时间和可用性。结果是基于历史性能和实际设备条件的全面和动态的条件数据。通过优化维护程序，不仅可以提高正常运行时间和可用性，还可以增强被监控资产的使用寿命，从而实现最大的投资回报。

-这最初出现在欧洲控制工程网站．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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