德國(guó)薩爾蘭大學(xué)（SaarlandUniversity）的工程師正著手開(kāi)發(fā)一種不需要外加感測(cè)器的智慧馬達(dá)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可在馬達(dá)運(yùn)轉(zhuǎn)的同時(shí)收集資料，并且計(jì)算參數(shù)——在其他的系統(tǒng)中，這部份的任務(wù)通常必須由增加更多的感測(cè)器進(jìn)行測(cè)量。

由薩爾蘭大學(xué)教授MatthiasNienhaus帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)藉由將馬達(dá)本身打造成感測(cè)器的方法，創(chuàng)造出一款智慧馬達(dá)系統(tǒng)，不僅能分辨系統(tǒng)是否仍穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，還能與其他馬達(dá)通訊與互動(dòng)，并能有效地加以控制。

研究人員們除了讓驅(qū)動(dòng)器學(xué)會(huì)如何利用資料，目前還與該計(jì)劃夥伴共同研究與測(cè)試多種不同的步驟方法。終極目標(biāo)在于使制造過(guò)程更具成本效益也更靈活，從而實(shí)現(xiàn)連續(xù)監(jiān)控機(jī)械與設(shè)備是否出現(xiàn)故障或磨損的跡象。

由薩爾蘭大學(xué)教授MatthiasNienhaus指導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)正致力于開(kāi)發(fā)一種新的自動(dòng)監(jiān)控馬達(dá)，完全不需使用感測(cè)器

“我們目前正開(kāi)發(fā)一種重要的新型感測(cè)器：即馬達(dá)本身，”Nienhaus說(shuō)。“這種新方法的優(yōu)點(diǎn)是工程師只需收集從馬達(dá)正常運(yùn)轉(zhuǎn)而來(lái)的資料。因?yàn)椴恍枰惭b任何額外的感測(cè)器，使得我們所采用的途徑十分具有成本效益。目前我們正著眼于更講究的方式——不僅能從馬達(dá)擷取資料，還能用這些資料進(jìn)行馬達(dá)控制以及監(jiān)測(cè)與管理程序。我們也正致力于與計(jì)劃夥伴合作，共同改善微型馬達(dá)的設(shè)計(jì)與建構(gòu)，使其得以產(chǎn)生最大量的運(yùn)轉(zhuǎn)資訊。”

就像醫(yī)生使用血液檢測(cè)資料即可作出如何改善患者健康的結(jié)論，Nienhaus與其研究團(tuán)隊(duì)使用馬達(dá)資料來(lái)確定驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的健康狀況。“我們檢查所測(cè)量的資料與馬達(dá)特定狀態(tài)的關(guān)系，以及當(dāng)馬達(dá)未如預(yù)期運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)特定的測(cè)試量如何變化，”Nienhaus說(shuō)。

對(duì)于研究團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，從馬達(dá)正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)收集的資料極具價(jià)值；所擁有的馬達(dá)資料越多，就能更有效率地控制馬達(dá)。工程師分析大量的馬達(dá)資料，目的在于找出一些訊號(hào)模式，可用于推斷馬達(dá)當(dāng)前狀況的資訊，或標(biāo)示出由于磨損或故障所導(dǎo)致的變化。研究團(tuán)隊(duì)正開(kāi)發(fā)數(shù)學(xué)模型，以模擬各種馬達(dá)狀態(tài)、故障情況以及磨損程度。

研究結(jié)果會(huì)被饋送至該系統(tǒng)的大腦——即微控制器（MCU），進(jìn)行資料的處理。如果出現(xiàn)某種訊號(hào)變化，該MCU就能即時(shí)找到潛在的故障或錯(cuò)誤，并相應(yīng)地加以反應(yīng)。這款“有感知能力”的馬達(dá)可透過(guò)網(wǎng)路作業(yè)系統(tǒng)連接在一起，形成一套整合的復(fù)合式系統(tǒng)，從而為維修、品質(zhì)保證和生產(chǎn)領(lǐng)域開(kāi)啟更多機(jī)會(huì)。此外，開(kāi)發(fā)人員還可以發(fā)揮創(chuàng)意，設(shè)計(jì)出一款當(dāng)其中一個(gè)馬達(dá)故障，其他馬達(dá)隨時(shí)自動(dòng)接管控制的系統(tǒng)。

為了收集從馬達(dá)而來(lái)的資料，Nienhaus與其研究團(tuán)隊(duì)仔細(xì)地監(jiān)測(cè)馬達(dá)附近磁場(chǎng)強(qiáng)度的精確分布。當(dāng)電流流過(guò)位于自旋永磁外環(huán)內(nèi)的線圈時(shí)，即產(chǎn)生電磁場(chǎng)。研究人員記錄磁場(chǎng)如何隨馬達(dá)旋轉(zhuǎn)而變化。接著，這些資料可被用于運(yùn)算該轉(zhuǎn)子的位置，并推論出馬達(dá)的狀態(tài)，讓馬達(dá)能夠更有效地被控制，更可靠地偵測(cè)出錯(cuò)誤狀態(tài)。

Nienhaus目前正測(cè)試各種不同的方法，以確定最適于從馬達(dá)擷取資料的方式。該研究結(jié)果是“模組化感測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)即時(shí)流程控制與智慧狀態(tài)分析”（MoSeS-Pro）計(jì)劃的一部份，合作夥伴包括Bosch、Festo、Sensitec、Pollmeier、CANWAY與Lenord，Bauer&Co.等公司。該研究團(tuán)隊(duì)正致力于確認(rèn)在哪些馬達(dá)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)可產(chǎn)生最佳的資料，以及哪一種馬達(dá)最適合這種類型的應(yīng)用。MoSe-Pro計(jì)劃是由德國(guó)聯(lián)邦科技教育部（FederalMinistryofEducationandResearch；BMBF）贊助。

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