Maschinelles Lernen auf CANplus™-Motorsteuergeräten

Im März 2023 führte Cattron Machine-Learning-Funktionen für seine CANplus™-Steuerungen CP1000 und CP750-E zur Motor- und Frequenzumrichtersteuerung ein und bietet damit Anwendern die nächste Generation branchenführender Leistung und Zuverlässigkeit.

Maschinelles Lernen verhindert kostspielige Reparaturen und Ausfallzeiten, indem es automatisch Muster erkennt, analysiert und potenzielle Probleme behebt. Die Steuerungen lernen das normale Betriebsverhalten kennen, analysieren die Muster der Motoren/Frequenzumrichter und Pumpen und warnen den Benutzer automatisch, wenn Parameter außerhalb des zulässigen Bereichs liegen. Maschinelles Lernen macht das Einstellen von Warnungen und Fehlergrenzen zum Kinderspiel und überwacht definierte Betriebsparameter, um sicherzustellen, dass die Pumpe ihre optimale Leistung beibehält.  

Erläuterung zum maschinellen Lernen bei der Pumpensteuerung

Wenn Sie online nach „maschinelles Lernen“ suchen, finden Sie eine Vielzahl von Definitionen und Erklärungen – von sehr technischen bis hin zu grundlegenden und allem dazwischen. Bei Anwendungen zur Pumpensteuerung ermöglicht maschinelles Lernen Ihrem CANplus-Panel, Ihre spezifische Anwendung zu erlernen und zu überwachen, anstatt sich auf die werkseitigen Standardeinstellungen des Motors oder des Frequenzumrichters zu verlassen. Bei den Modellen CP1000 und CP750-E ist maschinelles Lernen eine Funktion, die dem CANplus-Panel hilft, den Normalbetrieb zu erkennen, sodass es Pumpenbediener warnen kann, wenn das Panel den normalen Bereich verlässt.

So funktioniert maschinelles Lernen auf einem CANplus-Bedienfeld

Sobald der CP1000-Motor oder das Frequenzumrichter-Bedienfeld und die Anwendung mit den gewünschten Durchflussmengen, Drücken und Einstellungen konfiguriert sind, beginnt der CP1000 mit dem maschinellen Lernprozess. Dabei durchläuft er den gesamten Betriebsbereich der Anwendung und wertet alle Sensordaten sowie die vom Motor oder Frequenzumrichter an das Bedienfeld gesendeten Daten aus, um daraus zu lernen. Der CP1000 nutzt die empfangenen Informationen, um Normalwerte (grün) festzulegen, die anzeigen, dass alles ordnungsgemäß und wie erwartet funktioniert. Der Abschluss dieser Abfolge dauert in der Regel drei bis fünf Minuten.

Sobald der maschinelle Lernprozess abgeschlossen ist, beginnt das Panel automatisch mit der Überwachung des Systems. Es erkennt, wenn sich Betriebsparameter außerhalb des normalen Betriebsbereichs bewegen, und ermöglicht so vorbeugende Maßnahmen zur Behebung des Problems.

Zudem werden Schwankungen und Abweichungen bei allen eingehenden Signalen analysiert, um gelbe Warn- und rote Fehlerbereiche festzulegen. Das Panel gibt Warnungen und Alarmmeldungen aus, sobald ein überwachter Parameter den Normalbereich über einen bestimmten Zeitraum hinweg überschreitet.

Das maschinelle Lernen auf CANplus-Panels nutzt leistungsstarke Edge-Computing-Funktionen, um Ihre Anwendung ohne Telemetrie zu überwachen. Das maschinelle Lernen ist zwar nicht erforderlich, unterstützt jedoch die Fernüberwachung in vollem Umfang, sobald Telemetrie hinzugefügt wird. Jeder gelernte Parameter verfügt über einen benutzerdefinierten SPN, der bei Verwendung mit RemoteIQ™ Benachrichtigungen auslösen kann .