KI-gesteuertes Lastüberwachungssystem erkennt elektromechanische Fehler vor ihrem Auftreten

Ingenieure entwickeln nicht-intrusives Lastüberwachungssystem, das mehrere nachgeschaltete Lasten scannt. Es nutzt grafische Plattform und Machine Intelligence für Echtzeit-Elektromechanik-Systemdiagnostik. Gut geeignet für kleinere elektrische Systeme in mittelgroßen Fabriken und Schiffen.

Winzige Schwankungen identifizieren

Energieeffizienzsteigerung industrieller Standorte, Gebäude, Militäreinrichtungen beginnt mit Information und Einblick in beteiligte Prozesse. Verhalten separater Lasten und Betriebsmuster-Daten decken oft verschwenderische Praktiken auf, ermöglichen effektives Demand-Side-Energiemanagement.

Fehlerhafte missionskritische Instrumente laufen oft lange, bis sie schließlich versagen. In den meisten Fällen, selbst wenn Ausfallzeichen Wochen vorher im Stromnetz auftreten. Daher ermöglicht Überwachung elektrischer Systeme für Einzellasten auch zustandsbasierte Prognostik und Diagnostik.

MIT-Ingenieure entwickelten nun System, das Muster aller elektrischen Geräte scannt und bestimmt, welche Symptome drohenden Ausfalls zeigen. Es minimiert Impact von Instrumentenstörungen und -ausfällen im Stromsystem.

Funktionsweise

System umfasst neuen Sensor und grafisches Display: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) Dashboard. Sensor wird außen an traditionellem Elektrokabel an bestimmter Stelle angebracht.

Von dort detektiert es Stromfluss in adjacentem Kabel, identifiziert ungewöhnliche Zeichen jeder Pumpe, jedes Motors, jedes elektrischen Instruments im Stromkreis durch Untersuchung kleiner Schwankungen in Strom und Spannung beim Ein-/Ausschalten.

Referenz: IEEE Xplore | doi:10.1109/TII.2018.2843770 | MIT

Es protokolliert auch Energieverbrauch und zeigt, wo/wo Geräte in Betrieb oder im Leerlauf sind. Technologie hilft Ingenieuren, Anlagen energieeffizienter zu machen. Gut geeignet für kleinere elektrische Systeme in mittelgroßen Fabriken und Schiffen.

Dieses 3-Bein-Hocker-System lässt sich mit wenig Training nutzen. NILM zeigt Zifferblätter für jedes überwachte Instrument. Normal: Zeiger im grünen Bereich. Bei Problem: Zeiger schwingt in rot/gelb (je nach Problemart).

Test und Anwendungen

Ingenieure testeten System bereits auf Küstenwach-Schiff. 2 Sensoren überwachten 20 verschiedene Motoren/Geräte auf USCGC Spencer. Sensoren orteten defekten Motor mit ausgebrannten Kabeln – hätte schweren Bordbrand verursachen können.

Heizspule für Dieselmotorkühlung (links) | Untersuchung zeigte korrodierte Spulen (rechts) | Mit freundlicher Genehmigung der Forscher

Für präzisen Test installierten sie hard-wired und berührungslose Sensorversionen in verschiedenen Schiffsbereichen. Zwar kam erkanntes Problem vom hard-wired Sensor, Ingenieure sind aber sicher: Nicht-kontakt-Version an defekten Teilen hätte gleiche Resultate gezeigt.

Insgesamt nutzbar für Aktivitätsmonitoring, zustandsbasiertes Tracking, Energiescorekeeping. Neben Navy/Küstenwache nützlich für Chemiefirmen mit Echtzeit-Überwachung gefährlicher/entflammbarer Materialien.

Da alle Analyse/Berechnung lokal erfolgen (keine Internetverbindung nötig), kann System elektronisch und physisch isoliert werden. Das reduziert externe Manipulation und Datendiebstahl erheblich – attraktiv für Industrie- und Militäranwendungen.