Giám sát tua-bin gió và xe điện hiệu quả hơn

Giám sát tua-bin gió và xe điện hiệu quả hơn

    Giám sát tua-bin gió và xe điện hiệu quả hơn
    bởi Đại học Agder

    More efficient monitoring of wind turbines and electric vehicles
    Máy điện—chẳng hạn như động cơ hoặc máy phát điện—đóng vai trò quan trọng trong xe điện, tua-bin gió và nhiều sản phẩm khác. Ảnh: Pexels.com


    Nhà nghiên cứu Sveinung Attestog cho thấy trong một nghiên cứu mới cách chúng ta có thể phát hiện lỗi nhanh hơn trong các máy được sử dụng rộng rãi trong tua-bin gió và ô tô điện. Đây là thứ có thể trả hết cho khách hàng sử dụng điện và chủ sở hữu xe hơi.

    Attestog cho biết: "Việc giám sát và chẩn đoán lỗi hiệu quả của máy điện trong tua-bin gió và xe điện có thể giúp hoạt động của chúng có chi phí hợp lý hơn, đồng thời góp phần làm cho hoạt động và bảo trì an toàn hơn".

    Anh ấy làm thực tập sinh tại Agder Energi. Gần đây anh ấy đã lấy bằng tiến sĩ tại Đại học Agder (UiA). Luận án của anh ấy là về xử lý sự cố động cơ điện ở các tốc độ và tải trọng khác nhau.

    Lập mô hình và chẩn đoán lỗi bằng trí tuệ nhân tạo là từ khóa trong luận án của anh. Nhưng nghiên cứu cũng có cơ sở thực tế. Các mô hình toán học đã được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm tại Đại học Agder.

    Máy điện—chẳng hạn như động cơ hoặc máy phát điện—đóng vai trò quan trọng trong xe điện, tua-bin gió và nhiều sản phẩm khác.

    Attestog cho biết: "Tôi đã xem xét cách khắc phục sự cố hiệu quả động cơ điện và máy phát điện chuyển đổi giữa năng lượng cơ học và năng lượng điện, chẳng hạn như xe điện và tua-bin gió".

    Động cơ do ông nghiên cứu rất phổ biến vì nó chiếm không gian tương đối ít nhưng vẫn có hiệu suất cao và mô-men xoắn cao. Về mặt kỹ thuật, nó được gọi là động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM).

    Giám sát hiệu quả hơn

    Ngày nay, việc giám sát và kiểm tra phần lớn được lên kế hoạch theo lịch. Thiết bị được kiểm tra khi cho rằng nó cần được bảo trì hoặc thay thế. Ví dụ, ô tô được kiểm tra hai năm một lần và tua-bin gió hàng năm.

    Nhưng giờ đây, các nhà nghiên cứu như Attestog đang nỗ lực tìm kiếm các giải pháp độc lập với lịch, có thể nhanh chóng phát hiện sự hao mòn và khắc phục các sự cố để tránh tai nạn.

    Attestog cho biết: "Chúng tôi phát hiện lỗi càng sớm thì càng dễ xử lý. Điều quan trọng đối với cả người lái xe và người tiêu dùng điện là động cơ của ô tô điện và máy phát của tua-bin gió hoạt động tối ưu".

    Các đại lý ô tô và công ty điện cũng quan tâm đến việc máy móc trong ô tô và tua-bin gió hoạt động tốt nhất.

    Ngắn mạch, hao mòn

    Lỗi trong động cơ thường do sử dụng không đúng cách hoặc hao mòn. Ngắn mạch là lỗi thường xuyên.

    Attestog cho biết: "Việc giám sát và các kế hoạch chẩn đoán lỗi hiệu quả là cần thiết để phát hiện lỗi sớm. Điều đó sẽ đảm bảo hoạt động an toàn, tăng tốc độ bảo trì thiết bị, đồng thời giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí".

    BẢO TRÌ

    Tất cả máy móc phải được bảo dưỡng định kỳ, đặc biệt là thiết bị được sử dụng thường xuyên và thiết bị thường xuyên tiếp xúc với điều kiện thời tiết khắc nghiệt.

    Ví dụ, tua-bin gió ngoài khơi phải đối mặt với thời tiết khắc nghiệt và nước mặn. Ô tô điện lái trên những con đường mùa đông đầy muối gây ăn mòn cho phương tiện.

    Một động cơ cũng có thể bị căng và mòn tùy thuộc vào tốc độ và công suất mà nó hoạt động.

    giải pháp nhanh hơn

    Đây là một trong những đóng góp quan trọng nhất từ luận án của Attestog:

    Đã phát triển và thử nghiệm hai giải pháp tìm lỗi động cơ nhanh hơn trước đây
    Phát triển và thử nghiệm một phương pháp trí tuệ nhân tạo mới để tìm kiếm các lỗi bất kể tốc độ và ứng suất trên động cơ
    Đơn giản hóa việc giám sát động cơ bằng cách sử dụng ít thiết bị hơn, giảm số lượng cảm biến từ 12 xuống còn 2
    Nhà nghiên cứu cho biết: “Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo là chúng ta có thể phát hiện lỗi mà không cần biết chi tiết về công suất và hiệu suất của động cơ.

    Trí tuệ nhân tạo giải quyết vấn đề

    Từ đồng nghĩa với trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh này là học máy và học tăng cường.

    Khi tính toán cách thức hoạt động của một động cơ, nhà nghiên cứu bắt đầu với nhiều dữ liệu về động cơ hoạt động không có lỗi hơn là có lỗi. Nhưng trí tuệ nhân tạo giải quyết vấn đề này, vấn đề mà các nhà nghiên cứu gọi là bộ dữ liệu mất cân bằng.

    Attestog cho biết: "Nói một cách đơn giản, tôi đã mã hóa nó để trí tuệ nhân tạo được thưởng khi phát hiện lỗi. Đây là lý do tại sao trí tuệ nhân tạo chú trọng đến lỗi và học cách phát hiện chúng".

    Zalo
    Hotline