From Data to Reliability: Predictive Monitoring of Asynchronous Motors
Da industrielle Systeme eine höhere Zuverlässigkeit und geringere Ausfallzeiten erfordern, entwickelt sich die vorausschauende Überwachung zu einem entscheidenden Faktor für den Betrieb von Elektromotoren. In dieser Sitzung wird ein praktischer Ansatz zur Überwachung von Asynchronmotoren durch die Integration von elektrischen, thermischen und Schwingungsdaten vorgestellt. Es wird untersucht, wie Echtzeit-Visualisierungs- und Steuerungssysteme die frühzeitige Fehlererkennung und eine verbesserte Betriebsleistung unterstützen und so die Lücke zwischen Forschung und industrieller Anwendung schließen.
Diese Arbeit wird von der Europäischen Union – im Rahmen des Programms „NextGenerationEU“ – unterstützt.
Der Vortrag wird zudem kurz die Zusammenarbeit des Fachbereichs Elektrotechnik mit der Industrie im Rahmen von IRI-Projekten (Innovation, Research and Implementation) beleuchten und die praktische Anwendung von Forschungsergebnissen in realen technischen Kontexten demonstrieren.
- Integration von Multiparameterdaten (Strom, Spannung, Leistung, Temperatur, Schwingung) für eine umfassende Motorüberwachung
- Erkennung früher Fehleranzeichen durch Analyse von Abweichungen unter realen Betriebsbedingungen
- Die Rolle von Echtzeit-Steuerungs- und Visualisierungsplattformen (z. B. TwinCAT) bei der Umsetzung von Strategien zur vorausschauenden Instandhaltung
- Praktische Implikationen für die Verbesserung der Zuverlässigkeit, die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Unterstützung eines intelligenteren Motorbetriebs
Mittwoch, 20. Mai 13:20 – 13:50 Bühne des Elektromotoren-Forums
Industrielle KI und Digitalisierung
Referenten
Leiter des Fachbereichs Elektrotechnik, Fachhochschule Zagreb
