Стан і перспективи методів діагностики технічного стану електродвигунів з урахуванням концепції цифрового двійника

Abstract

The rapid advancement of Industry 4.0 and the Internet of Things (IoT) has underscored the importance of effective diagnostics for electric motors, which are critical components in industrial, energy, and transportation systems. Traditional diagnostic methods, such as vibration, thermographic, and electromagnetic analyses, often lack adaptability and predictive capabilities, limiting their ability to proactively identify faults under variable operating conditions. The digital twin concept, a virtual representation of physical assets synchronized with real-time sensor data, offers a transformative approach to technical condition monitoring. This paper reviews the state of diagnostic methods for electric motors and evaluates the integration of digital twins to enhance diagnostic accuracy and predictive maintenance. By leveraging platforms like Ansys Twin Builder and MATLAB/Simulink, digital twins enable real-time simulation, fault detection, and operational optimization. The study proposes a novel methodology for diagnosing electric motor conditions using digital twins, incorporating mathematical modeling and real-time signal processing. Key findings include improved fault detection accuracy (MAE < 2.5%, RMSE < 3.1%) and the ability to simulate typical defects like rotor imbalance and insulation breakdown. The results demonstrate the potential of digital twins to revolutionize condition-based and predictive maintenance, offering scalable solutions for industrial applications. Future prospects include integrating machine learning for adaptive diagnostics and expanding digital twin applications to complex electromechanical systems.Стрімкий розвиток Індустрії 4.0 та Інтернету речей (IoT) підкреслив важливість ефективної діагностики електродвигунів, які є ключовими компонентами промислових, енергетичних і транспортних систем. Традиційні методи діагностики, такі як вібраційний, термографічний та електромагнітний аналізи, часто не мають достатньої адаптивності та прогностичних можливостей, що обмежує їх здатність заздалегідь виявляти несправності в умовах змінних режимів роботи. Концепція цифрового двійника, яка передбачає віртуальне представлення фізичних об’єктів, синхронізоване з даними датчиків у реальному часі, пропонує трансформаційний підхід до моніторингу технічного стану. У цій статті розглядається стан методів діагностики електродвигунів та оцінюється інтеграція цифрових двійників для підвищення точності діагностики та впровадження прогностичного обслуговування.За допомогою платформ, таких як Ansys Twin Builder і MATLAB/Simulink, цифрові двійники забезпечують моделювання в реальному часі, виявлення несправностей та оптимізацію роботи. У дослідженні запропоновано нову методологію діагностики стану електродвигунів з використанням цифрових двійників, яка включає математичне моделювання та обробку сигналів у реальному часі. Основні результати включають покращену точність виявлення несправностей (MAE < 2,5%, RMSE < 3,1%) та можливість моделювання типових дефектів, таких як дисбаланс ротора та пробій ізоляції. Результати демонструють потенціал цифрових двійників для революційних змін у сфері технічного обслуговування за станом і прогностичного обслуговування, пропонуючи масштабовані рішення для промислових застосувань. Перспективи на майбутнє включають інтеграцію машинного навчання для адаптивної діагностики та розширення застосування цифрових двійників на складні електромеханічні системи