Monitoraggio delle condizioni dai dati elettrici

Il monitoraggio delle condizioni misura lo stato di una macchina mentre è in funzione, in modo che la manutenzione segua un’evidenza e non un calendario. La norma ISO 17359 definisce la procedura: classificare le apparecchiature in base alla criticità, identificare le modalità di guasto rilevanti, selezionare le misurazioni che rispondono a tali modalità di guasto, stabilire una baseline e agire sui cambiamenti.

Molti siti misurano già grandi motori, pompe, ventilatori e compressori per la rendicontazione energetica. Sensori di corrente e contatore sono già installati e i dati vengono registrati. Usare quei dati per il monitoraggio delle condizioni richiede soprattutto il lavoro sulla baseline e le regole di allerta, non nuove apparecchiature.

Quando conviene il monitoraggio delle condizioni

Lasciare funzionare fino al guasto può essere giusto per un componente economico e non critico. Un intervallo di manutenzione fisso è adatto quando l’usura è prevedibile e l’intervento costa poco. Il monitoraggio delle condizioni conviene per le macchine per le quali un arresto non pianificato costa più di diversi anni di monitoraggio: un refrigeratore di processo in uno stabilimento alimentare, il compressore d'aria di servizio su una linea di produzione, una pompa di sollevamento delle acque reflue senza standby o un motore di grandi dimensioni per il quale il riavvolgimento richiede diverse settimane. Classifica le macchine con la fase di criticità nella norma ISO 17359 e inizia dalla cima dell'elenco.

Che cosa possono mostrare i dati elettrici

Un monitor trifase come lo ZEM registra la corrente e la tensione RMS, la potenza attiva e apparente e il fattore di potenza su ciascuna fase, oltre alla frequenza e all'energia cumulativa. Gli indicatori di condizione utili provengono da queste letture, confrontate allo stesso stato operativo:

I guasti agli avvolgimenti e al rotore raramente si mostrano chiaramente nel fattore di potenza dell'intervallo. Un fattore di potenza in diminuzione su un motore ad avviamento diretto solitamente significa una variazione del carico, poiché la corrente di magnetizzazione rimane quasi costante mentre la corrente di lavoro diminuisce.

La corrente è una misura inadeguata del carico del motore inferiore a circa il 50% del pieno carico. La scheda informativa sul carico del motore DOE mostra che la curva di corrente diventa non lineare in quella regione, sempre a causa della corrente magnetizzante. Utilizzare la potenza attiva, non la corrente, per stimare il carico su un motore a basso carico.

La velocità cambia le letture più di qualsiasi guasto. Secondo le leggi di affinità, la potenza della pompa è proporzionale al cubo della velocità. Una riduzione da 1500 a 1200 giri/min (80% della velocità) riduce la potenza ideale a 0,8³, ovvero al 51%. Al 60% della velocità la pompa assorbe circa il 22% della potenza. Il trend grezzo della potenza di una pompa a velocità variabile mescola cambi di servizio e cambi dello stato della macchina, quindi raggruppare prima le letture per velocità o flusso:

Squilibrio di tensione: un esempio pratico

Lo squilibrio di tensione è il controllo elettrico più semplice su cui agire. Sotto tensione sbilanciata le correnti del motore sono sbilanciate di circa 6-10 volte lo squilibrio di tensione. NEMA MG 1-14.35 fornisce l'effetto sul calore: nella fase con la corrente più elevata, l’aumento percentuale dell’innalzamento della temperatura è circa il doppio del quadrato dello squilibrio percentuale della tensione. Con uno squilibrio del 3,5%, l’aumento della temperatura è circa del 25%. La scheda tecnica del DOE raccomanda che lo squilibrio ai terminali del motore rimanga inferiore all'1%. NEMA MG 1 declassa il motore oltre l'1% e sconsiglia il funzionamento oltre il 5%.

Il calcolo utilizza le tre tensioni concatenate. Per 460 V, 467 V e 453 V, la media è 460 V e la deviazione maggiore è 7 V:

Il risultato è 7 ÷ 460 = 1,52%. Questo è superiore al limite dell’1%. Le correnti possono essere sbilanciate dal 9 al 15% e l’innalzamento della temperatura dell’avvolgimento più caldo aumenta di circa 2 × 1,52² = 4,6% rispetto a un’alimentazione bilanciata. La scheda tecnica del DOE fornisce nella sua tabella il costo di efficienza del motore, a pieno carico: 94,4% con un'alimentazione bilanciata, 93,0% con uno squilibrio del 2,5%.

Se lo squilibrio di tensione è inferiore all’1% ma quello di corrente di un motore è elevato, la causa si trova in quel circuito. Controllare le terminazioni e gli avvolgimenti prima di controllare l'alimentazione.

Motori su azionamenti a velocità variabile

La maggior parte delle pompe e delle ventole presenti in questa guida funzionano con azionamenti a velocità variabile. Il variatore cambia ciò che il monitor può rilevare.

Montare il monitor sul lato linea del convertitore. Lo ZEM è specificato per alimentazioni a 50 Hz o 60 Hz e l'uscita del convertitore funziona a una frequenza variabile con una forma d'onda commutata. Sul lato linea, la potenza attiva è la potenza assorbita dal motore più le perdite di azionamento di una piccola percentuale. Una baseline di potenza contro flusso funziona ancora.

Gli altri controlli elettrici cambiano. Il fattore di potenza lato linea descrive il raddrizzatore del convertitore, non il motore. Lo squilibrio di tensione all'ingresso dell'azionamento influisce sull'azionamento, ma il motore riceve una tensione bilanciata prodotta dall'azionamento. Dietro l'azionamento può quindi nascondersi un guasto nell'avvolgimento. Leggere la corrente di uscita, la velocità e il registro dei guasti del convertitore su Modbus RTU e utilizzare la velocità come segnale di stato per la baseline.

Qualità della misurazione ed eventi dei dati

Una baseline confronta la catena di misurazione con se stessa. Un errore di calibrazione fisso è lo stesso nella baseline e nella lettura odierna, quindi si annulla. Due tipi di errore non si cancellano.

Il primo è un errore che cambia con il punto operativo. I limiti di errore del misuratore si ampliano a bassa corrente e a basso fattore di potenza, e l'errore di fase del TA ha l'effetto maggiore sulla potenza a basso fattore di potenza. Scegli un intervallo di misura del sensore di corrente adatto alla corrente di funzionamento del motore. Una bobina Rogowski da 3000 A su un circuito motore da 40 A pone ogni lettura nella parte più bassa del suo intervallo.

Il secondo è un cambiamento a gradino nella catena di misura. Un TA sostituito con un rapporto diverso, un fattore di scala modificato o la sostituzione di un contatore spostano ogni lettura di una percentuale fissa in un dato momento. Un modello può interpretarlo come un guasto. Un TA montato al contrario fornisce una potenza attiva negativa su quella fase. Due TA scambiati tra le fasi forniscono fattori di potenza non plausibili su entrambe le fasi. Dopo ogni intervento elettrico, verificare il segno della potenza attiva e del fattore di potenza su ciascuna fase, e registrare l’intervento come evento della macchina.

Costruisci una baseline

Una baseline descrive l’intervallo normale di ogni indicatore per ciascuno stato operativo della macchina.

1. Elencare gli stati operativi. Ad esempio: spento, standby, funzionamento a carico basso, medio e alto e ciclo di pulizia.
2. Registrare un segnale di stato. Utilizzare un segnale di funzionamento, un riferimento di velocità, un flusso o un conteggio di produzione, in modo che ciascuna lettura appartenga a uno stato. Uno ZIO legge un flussometro da 4 a 20 mA e uno ZMB legge un convertitore o un computer di flusso su Modbus.
3. Raccogliere dati normali. Raccogliere almeno due settimane di ciascuno stato e almeno 50 cicli di esecuzione per una macchina che si avvia e si arresta. Un carico dipendente dalle condizioni meteorologiche necessita di una stagione di riscaldamento e di una stagione di raffreddamento.
4. Registra eventi. Annota manutenzioni, riparazioni, modifiche dei setpoint e modifiche dei processi con le relative date. Ognuno inizia una nuova baseline.
5. Calcola l'intervallo normale. Utilizza la mediana e il 5° e il 95° percentile di ciascun indicatore in ciascuno stato.

Conserva la baseline nella scheda della macchina. Quando qualcuno chiede perché è stato attivato un avviso, la baseline ne è la prova.

Dal riferimento all'avviso

Utilizza quattro tipi di regole, in questo ordine:

1. Limiti fissi per condizioni che non sono mai normali: squilibrio di tensione superiore all'1%, corrente superiore alla corrente a pieno carico indicata sulla targa o motore che funziona al di fuori del suo programma.
2. Limiti di base per ciascuno stato, come nell'esempio della pompa: potenza superiore al 95° percentile più un margine per un tempo prestabilito. Inizia con un margine dal 3 al 5% e da 30 a 60 minuti, quindi regola la soglia.
3. Tasso di variazione per degradazione lenta: energia specifica che aumenta per tre o più settimane consecutive.
4. Modelli per macchine in cui la potenza normale dipende da più variabili insieme (vedere la sezione successiva).

Assegna a ciascuna regola un proprietario e un'azione definita. Per ciascuna risorsa, registra il numero di avvisi ogni mese e quanti hanno portato a un intervento di manutenzione. Se una regola genera tre falsi allarmi di seguito, allargare il margine o allungare il tempo di attesa oppure rimuovere la regola.

Dove il machine learning aiuta

Un limite fisso viene meno quando la potenza normale dipende da più variabili contemporaneamente. Un refrigeratore è il caso normale. La sua potenza dipende dal carico di raffreddamento, dalla temperatura dell'acqua del condensatore o dell'aria esterna e dal setpoint dell'acqua refrigerata. Un limite che è corretto a luglio è sbagliato a gennaio.

Per queste macchine, adatta ai dati della baseline una regressione della potenza rispetto ai fattori che la determinano. Genera un’allerta sul residuo, cioè potenza misurata meno potenza prevista, con la stessa regola di soglia e durata indicata sopra. Ad esempio, avvisa quando il residuo è superiore a tre deviazioni standard sopra lo zero per 30 minuti. Di solito è sufficiente una regressione lineare con pochi termini e un tecnico può esaminarne i coefficienti e confrontarli con il comportamento dell’impianto.

I guasti sono rari, quindi ci sono pochi esempi etichettati per addestrare un modello più complesso. Il NIST AI Risk Management Framework richiede una convalida documentata e il monitoraggio delle prestazioni di un modello in uso. Per un modello di manutenzione, mantenere un periodo di verifica separato dalla baseline per testare il modello, registrare ogni avviso con il relativo risultato e adattare nuovamente il modello dopo ogni evento registrato.

Altre misurazioni

I dati elettrici non sostituiscono la misurazione che risponde per prima a una modalità di guasto. Le vibrazioni rispondono innanzitutto ai difetti dei cuscinetti, allo squilibrio, al disallineamento e all'allentamento. La temperatura risponde ai guasti dei cuscinetti, degli avvolgimenti e dei collegamenti. L'analisi dell'olio copre riduttori, impianti idraulici e trasformatori. Portata, pressione e pressione differenziale trasformano la potenza in efficienza.

L’abbinamento più utile su un motore critico è la potenza elettrica con una sonda di temperatura sull'alloggiamento del cuscinetto lato trasmissione. Una sonda di temperatura TES-2X sull'alloggiamento trasmette sulla stessa rete Zigbee dello ZEM. Confrontare l'aumento della temperatura del cuscinetto rispetto a quella ambiente con lo stesso carico. Un aumento di potenza con una temperatura del cuscinetto normale è indice del carico azionato o del processo. Un aumento di potenza con un aumento della temperatura del cuscinetto indica il cuscinetto o l'allineamento.

Inizia con un pilota

1. Scegli da tre a cinque risorse critiche dalla classifica di criticità, ciascuna con una modalità di guasto nota.
2. Montare uno ZEM su ciascun circuito del motore e inserire una variabile di processo che descriva l’uscita, come portata, pressione o quantità prodotta.
3. Raccogli la baseline e registra ogni evento.
4. Configurare prima i limiti fissi, quindi i limiti di base.
5. Rivedi ogni avviso per tre mesi. Mantenere le regole che hanno riscontrato problemi reali e rimuovere quelle che non ne hanno riscontrati.
6. Estendere a più risorse le regole che hanno funzionato.

Definire il successo prima dell'avvio del progetto pilota: ad esempio, un guasto riscontrato prima che causasse un arresto non pianificato o una perdita di efficienza verificata che ripaghi la riparazione.