馬達故障或異常所導致的效率下降可能會持續一段很長的時間，並且會造成重大經濟損失，因此已愈發受到關注。本文介紹常見的馬達故障如何影響馬達運行效率，同時探討了預測性診斷維護解決方案OtoSense智慧馬達感測器（SMS）如何確保馬達高效運行。文中提供兩個案例研究，展示OtoSense SMS應用如何降低二氧化碳排放和能源成本。

工業4.0被視為製造業的新時代，融合了技術、機器人、人工智慧和自動化，以打造出高效率且富有成效的製程。工業用例占全球能源使用量的30%，其中70%是由馬達消耗的。如果馬達以最高效率運行，全球電力消耗可望減少10%。但要怎樣才能做到？事實證明，借助狀態監測和預測性維護（CbM/PdM）來提升營運效率，能夠在生產力、品質、物流管理等層面優化績效，促進達成永續發展指標。ADI OtoSense智慧馬達感測器（SMS）技術是現今市面上先進的CbM/PdM技術，而本文便將概述OtoSense SMS技術如何使馬達運行更加節能。

馬達效率和馬達健康狀況

近年來，有鑑於馬達耗電量頗高，廠商投入了極大努力來設計更高效率的感應式馬達。但有一個對馬達效率影響明顯的因素卻常常遭到忽視。通常，工業馬達的運行效率處於50%至85%區間，馬達健康狀況不佳會導致其能效顯著降低。製造商提供的額定效率值僅在馬達處於理想狀態時才有效，亦即馬達運行過程中沒有明顯異常、缺陷或故障的情況下。如果機器出現故障，即使處於故障早期，馬達效率也會隨之降低。

眾所皆知，馬達效率指的是馬達的有用功率輸出與總功率輸入的比值。圖一展示了電能輸入轉化為機械能輸出的過程及相關的能量損耗，其中包括固有功率損耗和異常功率損耗。公式1（圖二）計算了馬達效率：

圖一 : 馬達能量轉換效率。

Efficiency η=Power Input – Intrinsic Power Loss – Anomaly Power Loss / Power Input (1)

馬達的功率損耗主要分為兩種：

固有功率損耗

包括銅損耗（電阻、趨膚效應）、鐵損耗（渦流、磁滯）和機械損耗（摩擦、風阻）。固有功率損耗可在馬達設計階段得以降低。

異常功率損耗

包括馬達狀況不佳導致的額外功率損耗，例如表一中列出的任意一種或多種馬達故障。透過使馬達保持在最佳運行狀態，可以將異常功率損耗降至最低，而這與馬達的維護方案息息相關。

有關馬達效率的研究顯示，如果馬達在不健康的狀態下運行，其實際效率會低於額定效率。處於不健康狀態的馬達可能會長時間以低效率運行，直至發展成馬達損壞並導致機器停機的嚴重情況，而且可能會產生大量的能量損耗。一項研究針對不同類型的軸承故障對感應馬達效率的影響展開了調查。

在研究過程中，對四種類型的軸承故障進行了測試：故障1，外圈出現裂紋；故障2，外圈出現孔洞；故障3，防護擋圈變形；故障4，軸承發生腐蝕。軸承故障類型1的示例照片如圖2所示。實驗裝置由一台2.2 kW的三相感應馬達組成，該馬達由主電源控制單元供電，並與一台制動器相連。透過測量馬達輸入電流、電壓和相位來計算馬達輸入功率。透過測量馬達負載扭矩和轉速來計算馬達的輸出功率。馬達效率的計算方式為馬達輸出的機械功率與輸入的電功率之比。圖2展示了馬達效率在不同負載條件下的變化。

如圖二所示，軸承故障會導致在滿載條件下馬達效率降低1.5%，在輕載條件下馬達效率降低4%。

圖二 : 軸承故障對馬達效率的影響。

研究顯示，諸如轉子導條故障、定子繞組故障、馬達軸未對準故障、底腳鬆動故障、冷卻風扇馬達故障等馬達故障，都會導致馬達效率下降。圖三展示了不同馬達故障對馬達效率的影響。

圖三 : 不同類型的馬達故障對馬達效率的影響。

OtoSense SMS解析

OtoSense SMS是一套基於AI的硬體和軟體完整解決方案，用於工業馬達的狀態監測（CbM）和預測性維護（PdM）。其透過將先進的感測技術與資料分析相結合來監測馬達的狀況。

該解決方案由硬體子系統和軟體子系統構成，軟體子系統包含一個雲端平台、一個網頁應用程式以及一個行動應用程式。雲端平台搭載了基於機器學習的馬達故障診斷AI演算法。圖4展示了OtoSense SMS系統是示意圖。

圖四 : OtoSense SMS系統是示意圖。

OtoSense SMS整合了ADI開發的多種高性能感測器，包括：

兩個低雜訊、高頻率MEMS加速度計ADXL1002，用於感測x軸振動和z軸振動。

 兩個高精準度、16位元數位溫度感測器ADT7420，用於感測馬達機殼溫度和環境溫度。

還包括：

 一個磁場感測器，用於馬達轉速感測和馬達電氣故障診斷。

 一個Wi-Fi處理器，借助2.4GHz Wi-Fi進行資料傳輸，負責資料收集與打包。

OtoSense SMS感測器是市面上用於感測和解讀機器資料的卓越解決方案。表一展示了OtoSense SMS感測器能夠診斷和預測的常見馬達故障：

利用OtoSense SMS提高馬達運行效率

妥善維護有助於實現最大的經濟效益，因為這可以減少馬達故障的發生，避免計畫外的停機時間。此外，馬達效率對於節約每次運行的成本產生非常重要的作用，因為高效馬達相較於標準效率馬達，消耗的電能更少。研究顯示，不同類型的故障會對機器效率產生程度各異的影響，具體故障類型包括轉子故障、定子繞組不對稱、絕緣系統故障、不平衡/未對準、通風系統故障等。

圖五 : OtoSense SMS使馬達運作達到最佳效率。

圖5展示了使用OtoSense SMS對馬達運作效率進行優化。雲端平台能讓用戶深入瞭解馬達的運行狀況和維護需求。憑藉專有的OtoSense SMS預測性維護分析，用戶能夠在早期階段識別出九種最為常見的馬達故障，並在故障對馬達運行造成影響前完成修復。

對於每種馬達故障，都會計算出一個故障評分指數（FSI）以表示馬達故障的嚴重程度。FSI是一個介於0到10之間的數值。當FSI數值高於7時，表示馬達正處於良好的運行狀態；而當FSI數值介於5和7之間時，則代表著已在早期階段察覺到馬達故障，此時系統會向使用者發送低嚴重程度的預警通知郵件。處於預警狀態的馬達，雖在一定時間內仍可維持正常運轉，但有鑑於馬達已非健康狀態，運行效率會出現下滑的情況。圖六展示的示例中，馬達地腳鬆動問題在早期便被檢測出來，系統並隨即發出了預警通知。用戶收到通知後，建議迅速採取相應的修復舉措，使馬達運行狀態恢復至理想水準，進而讓馬達能夠持續保持高效運轉。

圖六 : 示例展示了OtoSense SMS如何保持馬達高效運行。

客戶案例研究1：OtoSense SMS用於壓縮機監測

壓縮機是工廠中最重要的設備之一。在這個案例中，OtoSense SMS元件被安裝於工廠的壓縮機上，用以執行全天候的持續監測。圖七顯示了這個用例，其中OtoSense SMS元件安裝到了一台壓縮機上。

圖七 : OtoSense SMS感測器安裝在客戶工廠的壓縮機上。

這台壓縮機功率為400kW，每天24小時持續運轉。通常，每4.5年進行一次大修。在大修之前，出現的馬達故障主要是軸承故障，會使馬達運行效率降低1.5%。經過試用評估，客戶在所有關鍵壓縮機上全面採用了OtoSense SMS解決方案。OtoSense SMS檢測到了早期的軸承故障，並向客戶發出了預警通知。客戶隨即採取了有效措施，成功避免了軸承受到永久性損壞，並預防了生產線意外停機。同時，由於迅速採取了修復措施，馬達僅在預警狀態下運行了極短時間，便恢復至正常運行狀態。

此前，在未安裝OtoSense SMS的情況下，已觀察到能耗和二氧化碳排放均有降低，幅度約為2%，等同於節省了約2%的生產成本。隨著投入使用的壓縮機數量增加，二氧化碳減排效果將愈發明顯。例如，如果對100萬台相同規格、功率為400 kW的壓縮機進行監測，將使二氧化碳減排量達到約147×10⁹kgr。圖八展示了使用OtoSense SMS解決方案所取得的成果。

圖八 : 使用OtoSense SMS實現能源/成本節約及二氧化碳減排：（a）節約/減排效果（百分比）；（b）400kW壓縮機數量增加時的二氧化碳減排效果示例。

客戶案例研究2：OtoSense SMS用於物料搬運系統

機場的行李輸送帶是一種高密度馬達驅動應用。如圖九所示，一套機場行李輸送帶系統可能需要由數千台馬達所驅動。

一般而言，這些馬達的功率大多為5 HP，使用壽命通常是五年。這五年期間的馬達使用成本，即總體持有成本（TCO），主要由馬達採購費用、維護費用和用電費用構成（參見圖9）。就具體金額而言，馬達採購成本為2000美元，佔總體持有成本（TCO）的5%；維護成本為8000美元，佔TCO的20%；電費成本則為28,000美元，占TCO的70%。

圖九 : 傳送帶驅動系統馬達的TCO。

在馬達使用過程中，最大的成本是馬達的能耗。在上例中，如果採用OtoSense SMS使馬達使用效率提高2%，並且假設機場行李輸送帶使用3000台馬達，那麼在5年時間裡節省的電費總額（以美元計）為：

5年節省的電費 = 3000 × 28000 × 2% = 1,680,000美元

換算為每年的節省金額，即1680000/5 = 336,000美元，這幾乎相當於購買168台新馬達的成本。

結論

OtoSense SMS帶來的明顯經濟效益，體現為馬達運行效率提升後令成本得以降低。隨著眾多企業將重點放在提高營運效率、減少計畫外停機和實現永續性發展上，採用狀態監測和預測性維護技術已成為一種必然需求。OtoSense SMS技術為客戶提供馬達狀態即時監測、馬達早期故障檢測，並針對早期故障排除提供建議措施。及早發現並排除馬達故障，不僅能避免馬達意外故障和停機，還能確保馬達高效運轉，進而實現節能。企業如果希望在未來十年內提升營運效率，並實現永續發展目標，就必須落實上述所有建議。

（本文作者Bin Huo為ADI產品應用工程師）