1. Dynamiczne postrzeganie i adaptacyjne podejmowanie decyzji: od „trybu stałego” do „inteligentnej odpowiedzi”
Tradycyjne maszyny do mycia i wyciągania przemysłowego zwykle polegają na uruchomieniu wstępnych programów i nie mogą dostosowywać parametrów zgodnie z faktycznym obciążeniem, co powoduje zużycie energii z faktycznym popytem. Full -Automatyczna ekstraktor pralki przemysłu Integruje wysokie czujniki (takie jak czujniki poziomu cieczy typu ciśnienia, moduły wykrywania obciążenia w podczerwieni) i jednostki obliczeniowe krawędzi, aby zebrać zmienne, takie jak objętość prania, poziom wody, temperatura wody, rodzaj lnioru i stopień barwienia w czasie rzeczywistym oraz dynamicznie generują optymalną strategię operacji na podstawie modelu wbudowanego algorytmu. Na przykład, gdy zostanie wykryte, że rzeczywiste obciążenie wynosi tylko 25% pojemności znamionowej, system automatycznie obniża główny poziom wody prania z konwencjonalnego 120 l/kg do 80 l/kg, jednocześnie zmniejszając moc ogrzewania do 60% wartości znamionowej i dostosowując prędkość z 1000 rptów do 750 rpm z silnikiem o zmiennej częstotliwości, aby uniknąć marnotrawstwa energetycznego. Po zastosowaniu tej technologii hotelowego centrum prania, średnie zużycie energii w pojedynczym myciu zostało zmniejszone z 3,2 kWh/kg do 2,4 kWh/kg, zmniejszenie o 25%i nie wpłynęło to na wskaźnik zgodności czystości pościel.
2. Optymalizacja efektywności energetycznej w pełnym procesie: kontrola współpracy, która przełamuje bariery między etapami
Pełna automoutomatyczna przemysł-ekstraktor przebija się w „segmentowanej” logice kontrolnej tradycyjnego procesu prania i osiąga optymalizację współpracy między stadą poprzez ustanowienie modeli przepływu energii do mycia, płukania, odwodnienia i innych powiązań. W etapie premyzji system automatycznie odpowiada stężeniu detergentu i czasu namaczania zgodnie z wynikami testu jakości wody (takimi jak wartość TDS, twardość), aby uniknąć wzrostu późniejszego zużycia energii z powodu nadmiernego żywienia; W głównym etapie prania krzywa temperatury jest dynamicznie regulowana w połączeniu z materiałem lnianym (takim jak bawełna, włókno chemiczne) i rodzajem barwienia (plamy oleju, plamy krwi). Na przykład w przypadku plam białkowych do skrócenia czasu utrzymania wysokiej temperatury przy jednoczesnym skróceniu czasu utrzymania wysokiej temperatury stosuje się ogrzewanie krok po kroku (40 ℃ → → ℃ → 80 ℃), zapewniając jednocześnie efekt odkażania i zmniejszając zużycie pary; Na etapie odwodnienia siła odśrodkowa i zawartość wilgoci lnianej są monitorowane w czasie rzeczywistym, a prędkość odwodnienia i czas są inteligentnie dopasowane, aby uniknąć silnika na biegu jałowym z powodu nadmiernego odwodnienia. Po zoptymalizowaniu tej technologii zoptymalizowania tej technologii zużycie jednostki parowej spadło z 0,8 kg/kg do 0,5 kg/kg, a roczny koszt pary został obniżony o 420 000 juanów.
3. Obliczanie krawędzi i współpraca w chmurze: Budowanie „centrum nerwów” zarządzania efektywnością energetyczną
Moduł przetwarzania krawędzi wdrażany na pełnej automoutomatycznej eksploracji przemysłu może osiągnąć odpowiedź na poziomie milisekund, podczas gdy platforma chmurowa buduje model prognozowania efektywności energetycznej poprzez długoterminową akumulację danych. Na przykład system przewiduje zapotrzebowanie na mycie następnego dnia na podstawie danych operacyjnych historycznych i prognoz pogodowych (takich jak temperatura otoczenia i wilgotność) oraz automatycznie generuje plany optymalizacji efektywności energetycznej oparte na efektywności energetycznej: Rozpocznij programy ogrzewania i odwodnienia o wysokiej energii w trybie o wysokiej energii zużycia i dehydration w godzinach szczytu; Jednocześnie parametry sterowania są stale optymalizowane za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Na przykład po zastosowaniu tej technologii przez firmę produkującą przemysł, system zwiększył dokładność prognozy zużycia energii z 78% do 92% w ciągu trzech miesięcy i dynamicznie skorygował program zgodnie z wynikami prognozowania, zawęząc miesięczny wskaźnik fluktuacji wydatków na rachunek za energię elektryczną z ± 15% do ± 5%. Platforma chmurowa może monitorować wartości charakterystyczne zużycia energii kluczowych elementów urządzeń (takich jak temperatura łożyska i prąd silnika) w czasie rzeczywistym, i wcześniej ostrzegać o potencjalnych uszkodzeniach poprzez nieprawidłowe modelowanie danych, aby uniknąć gwałtowności zużycia energii spowodowanych przez sprzęt z problemami.
4. Innowacja sprzętowa i efektywność energetyczna Zamknięta pętla: od „pasywnego wykonywania” do „aktywnego oszczędności energii”
Głęboka integracja pełnej automoutomatycznej eksploracji przemysłu i sprzętu oszczędzającego energię dodatkowo wzmacnia efekt optymalizacji efektywności energetycznej. Synchroniczny silnik częstotliwości synchronicznej magnesu jest łączony z technologią napędu bezpośredniego w celu wyeliminowania tradycyjnej struktury napędu pasa, zmniejszenia straty mechanicznej o 15%-20%i realizacji precyzyjnego wyjścia momentu obrotowego poprzez algorytm kontroli wektora. Na przykład automatycznie przełącza się na „tryb oszczędzania energii” przy niskim obciążeniu, a wydajność silnika jest zwiększona z 82% do 90%; System odzyskiwania ciepła odzyskuje ciepło odpadowe ostatniego ścieków płukania (temperatura około 55 ℃) do wlotu wody przez wymiennik ciepła płytowego, tak aby woda była podgrzewana do 35 ℃ -40 ℃, zmniejszając ogrzewanie pary o 30%-40%. Po zastosowaniu tej technologii w fabryce drukowania i farbowania obciążenie kotła parowego zostało zmniejszone o 28%, a roczna emisja dwutlenku węgla została zmniejszona o ponad 200 ton; Ponadto kontrola połączenia inteligentnego zastawki wodnej i licznika przepływu zdaje sobie sprawę, że „zaopatrzenie w wodę na żądanie”, na przykład, na etapie płukania ostatnia woda płukania jest filtrowana i ponownie wykorzystywana do prania przez standard krążącej rozpylającej, a zużycie wody w membrane jest zmniejszone z 120 l/kg do 75 l/kg.
5. Cyfrowa symulacja podwójnej i efektywności energetycznej: od „opartego na doświadczeniu” do „optymalizacji modelu”
Niektóre wysokiej klasy modele wprowadziły cyfrową technologię podwójną, która symuluje rozkład przepływu wody, temperatury i substancji chemicznych podczas procesu prania poprzez modelowanie 3D i symulację dynamiki płynów (CFD) oraz dynamicznie optymalizuje program mycia w połączeniu z opinią danych w czasie rzeczywistym. Na przykład system może wygenerować plan „wirtualnego eksperymentu” dla określonych plam (takich jak plamy czerwonego wina) i porównać efekty zużycia energii i odkażania różnych kombinacji temperatury, prędkości i chemicznych poprzez symulację, a na koniec wyprowadzić optymalną kombinację parametrów. Po zastosowaniu tej technologii zużycie energii zużycie energii z zużycia energii przez pojedynczy kawałek odzieży został zmniejszony o 18%, a wskaźnik uszkodzeń wysokiej klasy tkanin został zmniejszony z 0,3%do 0,05%, osiągając podwójną poprawę oszczędności energii i jakości. .
