From Data to Reliability: Predictive Monitoring of Asynchronous Motors
Poiché i sistemi industriali richiedono una maggiore affidabilità e tempi di fermo ridotti, il monitoraggio predittivo sta diventando un fattore chiave nel funzionamento dei motori elettrici. Questa sessione presenta un approccio pratico al monitoraggio dei motori asincroni attraverso l'integrazione di dati elettrici, termici e relativi alle vibrazioni. Esplora come i sistemi di visualizzazione e controllo in tempo reale supportino il rilevamento precoce dei guasti e il miglioramento delle prestazioni operative, colmando il divario tra ricerca e applicazione industriale.
Questo lavoro è sostenuto dall'Unione Europea – programma NextGenerationEU.
La presentazione metterà inoltre brevemente in evidenza la collaborazione del Dipartimento di Ingegneria Elettrica con l'industria attraverso i progetti di Innovazione, Ricerca e Implementazione (IRI), dimostrando l'applicazione pratica della ricerca in contesti ingegneristici reali.
- Integrazione di dati multiparametrici (corrente, tensione, potenza, temperatura, vibrazioni) per un monitoraggio completo delle condizioni del motore
- Identificazione di indicatori precoci di guasti attraverso l'analisi delle deviazioni in condizioni operative reali
- Il ruolo delle piattaforme di controllo e visualizzazione in tempo reale (ad es. TwinCAT) nell'attuazione di strategie di manutenzione predittiva
- Implicazioni pratiche per migliorare l'affidabilità, ridurre i tempi di fermo e favorire un funzionamento più efficiente dei motori
Mercoledì 20 maggio 13:20 - 13:50 Palco del Forum sui motori elettrici
Intelligenza artificiale industriale e digitalizzazione
Relatori
Responsabile del Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Università di Scienze Applicate di Zagabria
