西门子虚拟传感器开启大型电机高效之门

西门子研究人员开发的虚拟传感器不必借助安装在电机内部的传感器，即可计算出电机内部温度。籍此得到的信息可以避免不必要的停机——这一改进将大大降低运营成本。

诸如压缩气体用的大型电机的转子，尽管庞大如房间，但却难以进入。这种转子在启动时产生的热应力很高，一旦过热就会造成损害。因此，必须监测其温度。

驱动这种转子的电机是所谓的凸极电机，这些巨大的机器在石油、天然气及化工行业常用于驱动大功率泵机。由于未配备变频器，直接连接至电网，它们在启动时会产生大量的热量。若反复启动，其内部温度可能飙升至800°C，从而可能造成严重损害。为此，在重新启动之前，必须让电机冷却下来。问题是：需要多长时间？电机内部关键区域的温度无法直接测量。这样一来，技术人员迄今为止只能估计冷却时长。一般而言，专家会设定一个缓冲期，以排除发生损害的可能性。这样的停机往往长达12小时，比实际冷却用时长得多，故而令经营者蒙受巨大损失。

透过增强现实头盔来观看电机演示器，佩戴者可以看到电机及其内部的逼真模拟，以及叠加于其上的真实演示器。

虚拟传感器

现在，得益于西门子中央研究院（CT）开展的工作，研究人员可以利用虚拟传感器来测量和监测电机在运行状态下的内部温度。这一发展有助于显著减少停机时间，提高设备利用率。虚拟传感器原型的数学模型基于数字化双胞胎——它精确地模拟了真实的传感器若能装入电机内部将如何工作。透过增强现实头盔HoloLens来观看电机演示器，佩戴者可以看到电机及其内部的逼真模拟，以及叠加于其上的真实演示器。从蓝色到红色的不同颜色表明了温度水平。

西门子中央研究院的仿真专家Birgit Obst表示，“我们借鉴了西门子过程工业与驱动集团，特别是柏林西门子电机工厂同事们的工作成果。他们在开发电机时，使用了数学模型来捕捉驱动装置的几何形状和材料特性，以便创建出每个组件的数字化双胞胎。”但这些模型极为广泛且又复杂，因而通常无法用于实时计算。在解决这一挑战的过程中，西门子研究人员取得了两个重大进展：他们成功地运用了数学规约方法，并且成功地推导出抽象模型，尽管这些模型不那么全面，但仍可得出关键的模拟结果。这些模型的计算速度比传统工程仿真工具快1000倍，并且精度偏差更小、可控。得益于此，西门子开发出可在运行期间持续进行监测的数字化双胞胎。这些数字化双胞胎可以随时提供现实的虚拟图像。通过将虚拟传感器生成的数据与非运动组件上的传感器生成的数据进行比较，可量化虚拟传感器的精度。

节省费用

利用西门子研究人员开发出的新模型，可以得出关于电机转子温度的可靠结论。西门子中央研究院仿真与数字化双胞胎核心技术领域的协调员Dirk Hartmann指出，“打个比喻，这就像是天气预报。现在，我们可以测量——换句话说，计算出——特定地点的温度，在本例中亦即转子的温度。不仅如此，综合利用各个测量点——相当于气象站——提供的数据，我们可以对所有区域进行预测，而不只是被测量的区域。”

这种能力可以为经营者节省大笔费用。西门子过程工业与驱动集团在柏林的开发人员Artur Jungiewicz表示，“这样的优化过程可以防止电机过热，并缩短冷却阶段的停机时间，由此每小时节省可最多21万欧元。”这种模拟的另一个特殊特性是其速度：现在温度变化方向也可以得到实时监测并预测。

演示实践

一个桌子大小的演示器展示了西门子仿真系统的工作方式：一根轴将两台小电机连接起来。左侧电机使右侧电机减速，并在此过程中产生持续负荷。传感器测量电机外部温度。与此同时，运行时长和负荷的数据就能被收集到。仿真系统应用这些输入参数和电机的有关数学模型，计算出右侧驱动装置内部温度，预测温度变化。

Hartmann表示，“我们的虚拟传感器非常精确，近乎于直接测量温度。原型机测量出当前温度，并预测未来可以重新启动电机的时间点。”源自工程系统的基础模型为我们“提供了宝贵的技术专长基础，使我们的方法有别于竞争对手所采用的完全基于数据的过程。”Obst如是说。Hartmann补充道，“工程模型集成链为在线模拟和校准奠定了基础，这是独一无二的卖点。”