والمحمل الكهربائي هو عنصر رئيسي في المحرك يؤثر أداؤه وأعماره بشكل مباشر على موثوقية التشغيل وتكاليف الصيانة. ويساعد التنبؤ الدقيق بطول عمر المحمل الكهربائي على اتخاذ خطوات مبكرة للصيانة أو الاستبدال تفاديا لوقوع عطل في المحمل. هذه الورقة معلومات عن حالة البحوث المتعلقة بإسقاطات العمر، وعن الأساليب والممارسات الخاصة بإسقاطات العمر، استناداً إلى الهيكل الأساسي لمحمل المحرك والأساس المنطقي للعمل.
ويُستخدم المحمل الكهربائي في المقام الأول لدعم الدوار، والحد من الاحتكاك بين الدوار والقطنات، وكفالة تشغيل المحرك بشكل سليم. والمحمل الكهربائي الشائعة هي المحمل المتداول والمحمل المنزلق. وتتألف المحور الدوار أساسا من الدائرة الداخلية، والدائرة الخارجية، والدحرجة، وحافظة الصيانة، في حين أن المحامل المنزلقة تتألف أساسا من المحور وعنق المحور. وعند تشغيل المحركات، تتعرض المحامل لحمولة من الجريان السطحي والمحاور، مما يؤدي إلى الاحتكاك والاستعمال.
وتشمل طرق التنبؤ بطول عمر المحمل الكهربائي، في المقام الأول، التنبؤات المستندة إلى النماذج النظرية والتنبؤ القائم على البيانات.
منهجية التنبؤات المستندة إلى النماذج النظرية: تستند هذه المنهجية إلى نماذج رياضية للتنبؤ بطول عمر المحور من خلال تحليل آليات إبطال المحمل. وتشمل آليات الفشل الشائعة فشل التعب وفشل البلى وفشل التآكل. وميزة منهجية التنبؤ بالنماذج النظرية هي قدرتها على تفسير عمليات إبطال المحمل من الناحية الآلية، ولكنها تتطلب في كثير من الأحيان فهما متعمقا للمواد وعمليات التصنيع.
نهج التنبؤي القائم على البيانات: يتيح هذا النهج التنبؤ بطول عمر المحور من خلال جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات التشغيلية للمحمل، ووضع نماذج إحصائية أو نماذج للتعلم الآلي. وتشمل النماذج الإحصائية الشائعة نماذج توزيع ويبل، ونماذج توزيع المؤشرات، وما إلى ذلك، ونماذج التعلم الآلي الشبكات العصبية، ومحركات الدعم، وما إلى ذلك. وميزة النهج القائم على استخدام البيانات في التنبؤ بها هي القدرة على الاستفادة الكاملة من البيانات التشغيلية المتاحة، إلا أن هناك متطلبات عالية على نوعية البيانات وكميتها.
وفيما يلي حالة لإسقاطات العمر المتوقع لمحور المحرك القائم على البيانات:
وتوجد مجموعة من المولدات المتطابقة لطاقة الرياح في أحد المجالات الريحية، وكل منها مزود بنفس المحامل. ولتوقع مدة عمر هذه المحاور، جمع الموظفون بيانات تشغيلية عن كل محور لكل مولد، بما في ذلك بارامترات مثل مدة التشغيل ودرجة الحرارة والاهتزاز. ومن خلال تنظيف هذه البيانات وتجهيزها مسبقاً، اختار الموظفون بارامترات الخصائص المناسبة كمدخلات في النموذج.
وفي وقت لاحق، استخدم الموظفون متجهات الدعم كنماذج للتنبؤ، للتنبؤ بطول عمر المحمل. فأولا، يستعملون جزءا من البيانات لتدريب النموذج، ثم التحقق منه واختباره بجزء آخر من البيانات. وخلال عملية التدريب على النموذج، استخدم الموظفون أساليب مثل البحث الشبكي والتحقق المتبادل من أجل تحسين دقة التنبؤية للنموذج.
وأخيرا، يقارن الموظفون بين النتائج المتوقعة والأداء الفعلي، ويخلصون إلى أن النتائج المتوقعة للنموذج تتفق بشكل أفضل مع العمر الفعلي. ومن خلال هذه الحالة، يمكننا أن نرى قيمة تطبيق النهج القائم على البيانات في توقع العمر المتوقع.
يصف هذا التقرير الهيكل الأساسي لمحمل المحرك وطريقة عمله، فضلاً عن حالة البحوث وأمثلة عملية لإسقاطات العمر. ومن الناحية العملية، فإن النهج القائم على البيانات لإسقاطات العمر المتوقع ينطوي على قيمة تطبيقية عالية ويتيح التنبؤ الدقيق بطول عمر المحمل الكهربائي. غير أن هذه المنهجية تتطلب قدراً كبيراً من الطلب على نوعية البيانات وكميتها، ولذلك ينبغي إيلاء الاهتمام لجمع البيانات وتجهيزها في التطبيقات العملية. وعلاوة على ذلك، فإن النهج التنبؤي القائم على النموذج النظري له ميزة فريدة من حيث قدرته على تفسير آلية فشل المحمل. ويمكن أن تواصل الدراسات المقبلة استكشاف الجمع بين النهجين والارتقاء بهما إلى المستوى الأمثل من أجل تحسين دقة وموثوقية إسقاطات عمر المحرك.
