e-PCM

Surveillance de l’état des éoliennes et des générateurs

e-PCM surveille l’état des générateurs et de leurs moteurs principaux, en utilisant le générateur lui-même comme un transducteur sophistiqué. Il utilise une technologie avancée développée par la NASA pour fournir une configuration automatisée et un diagnostic des défaillances avec une intervention minimale de l’utilisateur. Il est plus simple à utiliser et plus rentable que les systèmes conventionnels. L’e-PCM est applicable à une très large gamme d’équipements, y compris les turbo-alternateurs, les générateurs diesel et les turbines éoliennes, et il est particulièrement utile pour les équipements situés dans des environnements inaccessibles ou dangereux.

FAITS MARQUANTS

  • Installation facile à partir d’un seul point avec des informations sur le courant et la tension de l’alternateur sans capteurs.
  • Informations relatives à la planification de la maintenance, y compris le diagnostic et le délai avant défaillance.
  • Facile à utiliser et ne nécessite pas d’interprétation par une personne hautement qualifiée.
  • Détecte et diagnostique les défauts existants et en cours de développement
  • Vérifie l’efficacité de l’action de maintenance entreprise
  • Enregistrement illimité des tendances
  • Densité spectrale de puissance
  • Installation facile à partir d’un seul point avec des informations sur le courant et la tension de l’alternateur sans capteurs.

CARACTÉRISTIQUES

Simplicité d’installation

L’installation de l’e-PCM est une simple question de connexion aux trois phases d’alimentation du générateur à l’aide de transducteurs simples et peu coûteux et de montage dans un panneau pratique. Il est généralement situé dans l’armoire de commande du générateur, ce qui nécessite des câbles très courts et évite d’avoir à installer des équipements dans des zones éloignées ou dangereuses. Lorsqu’il est mis en marche pour la première fois, l’e-PCM effectue un processus d’auto-apprentissage automatique au cours duquel les conditions normales de fonctionnement de l’équipement sont établies. Des techniques d’analyse avancées garantissent que cette formation tient compte de variables telles que la vitesse et la charge, et que les défauts existants n’entraînent pas d’erreurs de formation.

Surveillance continue de votre générateur

L’e-PCM prend constamment des mesures et les compare à son état de référence, afin d’évaluer la gravité et le type de tout défaut qui se développe. Il est capable de reconnaître des anomalies dans une large gamme d’états de fonctionnement, et même d’étendre son processus d’auto-apprentissage lorsqu’il reconnaît qu’il a dépassé ses limites d’apprentissage initiales. Cela permet à l’e-PCM de réaliser une détection très sensible des défauts sans fausses alarmes.

Diagnostic fiable et automatisé des défaillances

Lorsque l’e-PCM détecte un défaut, il présente à l’utilisateur les résultats de son analyse sophistiquée sous la forme d’un affichage simple et convaincant de feux tricolores. Le personnel local est ainsi immédiatement informé de l’apparition d’un problème. Des informations de diagnostic détaillées sont fournies au moyen de ses installations de réseau standard et couvrent une très large gamme de problèmes mécaniques et électriques, notamment le déséquilibre, le désalignement, les dommages aux roulements, les défauts de la boîte de vitesses, l’isolation et bien d’autres. Une sortie relais est également fournie pour que des conditions d’alarme spécifiques puissent être annoncées par des avertissements visuels ou sonores, ou communiquées à un système de contrôle.

Comment cela fonctionne-t-il ?

L’e-PCM crée un jumeau numérique des générateurs et de leurs moteurs tels que les éoliennes. Le jumeau numérique est construit pendant la phase d’auto-apprentissage du fonctionnement. Au cours de cette phase, les trois tensions et les trois courants sont mesurés en permanence et traités à l’aide d’algorithmes d’identification du système qui déterminent les paramètres du modèle dans une gamme complète d’états de fonctionnement.
Lorsqu’un défaut commence à se produire dans le générateur ou le moteur principal, il a un effet sur la forme d’onde du courant, ce qui fait que le système réel se comporte différemment du système modélisé. Cela permet à l’e-PCM d’utiliser le générateur comme un capteur capable de détecter les défauts à la fois dans le générateur et dans le moteur principal. L’e-PCM compare en permanence les paramètres du modèle avec ceux du modèle de référence.

Continuous Monitoring for Wind Turbines

  • Désalignement
  • Dommages mécaniques
  •  
  • Usure, fissure des engrenages
  • Manque d’élasticité
  • Excentricité
  • Dommages aux anneaux et aux boules
  • Fissure
  • Corrosion
  • Problèmes de lubrification
  •  
  • Déséquilibre
  • Désalignement axial
  • Fissures dans les barres du rotor
  • Court-circuit et problèmes d’isolation dans les rotors bobinés
  • Excentricité du rotor
  • Court-circuit, affaiblissement de l’isolation et relâchement des enroulements du stator
  • Problèmes d’échauffement aux points de connexion des bornes du moteur
  • Déséquilibre de courant et de tension
  • Dommages aux câbles et défauts de connexion

Surveillance continue de vos générateurs

  • Fondation libre
  • Composants mal fixés
  • Déséquilibre
  • Désalignement
  • Accouplement
  • Palier
  • Élément de transmission
  • Défauts du rotor
  • Bobinages lâches
  • Stator
  • Court-circuit
  • Électricité interne
  • Électrique externe

Power Monitoring

  • Instant active power (kW)
  • Instantaneous reactive power (kVAr)
  • Total active power (kWh)
  • Total reactive power (kVArh)
  • Nombre total d’heures de travail
  • Dernière heure de travail
  • Heure de travail précédente
  • Graphique de la demande de puissance active
  • Résumé du jour et du mois
  •  
  • THD
  • Harmoniques impaires – 3,5,7,9,11,13
  •  
frekans
current

Fréquence

Déséquilibres de courant et de tension

Facteur de puissance

Valeurs efficaces du courant et de la tension triphasés

Downloads

Document Title
Category
Download
×
img

    X
    X

      Case Study: Hamestring - Identifying Root Cause