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78 progettare 429 APRILE 2020 dimostrare due possibili approcci al Condition Monitoring. Il primo approccio è basato sulla re- alizzazione di un modello descrittivo che consente di derivare in modo matematico i valori di grandezze si- gnificative della macchina (correnti, velocità…) e confrontarli con quelli effettivamente misurati in campo. Lo scostamento, oltre una certa tol- leranza, dei valori misurati rispetto a quelli calcolati può indicare un mal- funzionamento. Il secondo approccio è basato sull’a- nalisi della base di dati. Un algoritmo apprende a partire da una base dati storica il comportamento del sistema e la correlazione di vari parametri, quali velocità, accelerazione, coppia, posizione e assorbimento di corren- te. I valori misurati sul campo sono quindi confrontati con quelli derivati dall’algoritmo di apprendimento in modo da evidenziarne scostamenti. Il modulo-macchina realizzato da Len- ze consente di simulare fenomeni qua- li l’aumento di attrito sulla puleggia o il logoramento della cinghia di tra- smissione. Queste anomalie possono essere individuate a partire dai dati di corrente e coppia, sia in termini di sco- stamenti assoluti, sia tramite l’analisi in frequenza. Il Condition Monitoring può generare allarmi a partire da en- trambe le condizioni e mostrare le cause su un cruscotto riassuntivo di informazioni. Controllore o cloud? I due approcci al Condition Monito- ring differiscono non solo in termini di approccio alla modellizzazione, ma anche dal punto di vista di come sono elaborati i dati. La valutazione basata su modelli descrittivi normalmente viene eseguita direttamente sul PLC, in quanto non è onerosa dal punto di vista computazionale. L’utilizzo di machine learning e Intelligenza Artifi- ciale per la realizzazione di modelli a partiredabasi di dati richiedono invece l’utilizzo di soluzioni cloud. Il portafo- glio di soluzioni di Lenze lascia agli OEMpiena libertà di scelta. È possibile implementare modelli descrittivi per il Condition Monitoring su un’ampia gamma di controllori, inclusi i potenti c750, dotati di risorse di calcolo dedi- cate all’analisi dati. Oppure si possono trasferire i dati da analizzare in cloud attraverso il gatewayx500. L’x500, inte- grato nella x4 platformdi Lenze, mette a disposizione degli OEM una piat- taforma pronta all’uso che offre non solo Condition Monitoring, ma anche manutenzione da remoto e una pratica soluzione di asset management. @anto_pelle Lo smart Condition Monitoring consente il monitoraggio in tempo reale delle condizioni di funzio- namento della macchina senza aggiungere sensori. MECCATRONICA