1. Dynamische Wahrnehmung und adaptive Entscheidungsfindung: Vom "festen Modus" zu "intelligenter Reaktion"
Traditionelle industrielle Wäsche und Extraktionsmaschinen beruhen normalerweise auf voreingestellte Programme und können die Parameter nicht an die tatsächliche Last einstellen, was dazu führt, dass der Energieverbrauch mit der tatsächlichen Nachfrage nicht übereinstimmt. Vollautomatische Branchen-Waschmaschine-Extraktorin Integriert hochpräzise Sensoren (z. B. Druck-Flüssigkeitsspiegel-Sensoren, Infrarot-Last-Erkennungsmodule) und Edge-Computereinheiten, um Variablen wie Waschvolumen, Wasserspiegel, Wassertemperatur, Leinentyp und Fleckengrad in Echtzeit zu sammeln, und erzeugt dynamisch die optimale Betriebsstrategie, die auf dem integrierten Algorithmus-Modell basiert. Wenn beispielsweise festgestellt wird, dass die tatsächliche Last nur 25% der Nennkapazität beträgt, reduziert das System automatisch den Hauptwaschwasserspiegel von den herkömmlichen 120 l/kg auf 80 l/kg, während die Heizleistung auf 60% des Nennwerts reduziert wird, und das Einstellen der Geschwindigkeit von 1000 U/min auf 750 U/min mit dem variablen Frequenzmotor, um zu vermeiden, dass ein Energieverschwendung einen Schwierigkeitsmotor mit einem kleinen Hauch mit einem kleinen Hauch von "Big Horse" -Erpm annimmt. Nachdem ein Hotelwäschezentrum diese Technologie angewendet hatte, wurde der durchschnittliche Stromverbrauch einer einzelnen Wäsche von 3,2 kW/kg auf 2,4 kg/kg reduziert, eine Reduzierung von 25%und die Konformitätsrate der Leinenfeindlichkeit nicht beeinträchtigt.
2. Optimierung der Energieeffizienz Vollprozess: Kooperative Kontrolle, die die Barrieren zwischen den Stufen bricht
Die Vollautomatische Branchen-Waschmaschinen-Extraktorin durchbricht die "segmentierte" Kontrolllogik des traditionellen Waschprozesses und erreicht die kohlensäurehaltige kollaborative Optimierung, indem sie Energieflussmodelle für das Waschen, Spülen, Dehydration und andere Verbindungen erstellen. In der Vor-Waschstufe stimmt das System automatisch mit der Waschmittelkonzentration und der Durchflugzeit entsprechend den Ergebnissen des Wasserqualitätstests (z. B. TDS-Wert, Härte) überein, um die Erhöhung des nachfolgenden Spülenergieverbrauchs aufgrund einer übermäßigen Fütterung zu vermeiden. In der Hauptwaschstufe wird die Temperaturkurve in Kombination mit dem Leinenmaterial (wie Baumwolle, chemischer Faser) und der Art der Flecken (Ölfärbungen, Blutflecken) dynamisch eingestellt. Beispielsweise wird bei Proteinflecken eine schrittweise Erwärmung (40 ℃ → 60 ℃ → 80 ℃) verwendet, um die Erhaltungszeit mit hoher Temperatur zu verkürzen und gleichzeitig den Dekontaminationseffekt und den Reduzieren des Dampfverbrauchs zu senken. In der Dehydrationsphase werden die Zentrifugalkraft und der Leinenfeuchtigkeitsgehalt in Echtzeit überwacht, und die Dehydrationsgeschwindigkeit und die Zeit werden intelligent angepasst, um den Motor im Leerlauf aufgrund einer übermäßigen Dehydration zu vermeiden. Nachdem eine medizinische Waschfabrik durch diese Technologie optimiert worden war, sank der Dampfeinheitenverbrauch von 0,8 kg/kg auf 0,5 kg/kg und die jährlichen Dampfkosten wurden um 420.000 Yuan gesenkt.
3.. Edge Computing und Cloud -Zusammenarbeit: Aufbau des "Nervenzentrums" des Energieeffizienzmanagements
Das Edge Computing-Modul, das auf dem Waschmaschinen-Extraktor der Vollautomatischen Industrie eingesetzt wird, kann eine Reaktion auf Millisekundenebene erreichen, während die Cloud-Plattform ein Vorhersagemodell für Energieeffizienz durch Langzeitdatenakkumulation erstellt. Zum Beispiel prognostiziert das System den Waschbedarf des nächsten Tages auf der Grundlage historischer Betriebsdaten und Wettervorhersagen (wie Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit) und erzeugt automatisch zeitbasierte Energieeffizienz-Optimierungspläne: Starten Sie in den Programmen mit niedrigem Stromverbrauch und wechseln Sie in den Zeitraum des Zentrifugationsmodus mit niedrigem Temperaturen und niedrigem Speed-Centrifugationsmodus im Spitzenzeiten. Gleichzeitig werden die Steuerparameter durch maschinelles Lernalgorithmen kontinuierlich optimiert. Zum Beispiel erhöhte das System nach einem industriellen Waschunternehmen diese Technologie die Genauigkeit der Vorhersage des Waschsenergieverbrauchs von 78% auf 92% innerhalb von drei Monaten und stellte das Programm dynamisch entsprechend den Vorhersageergebnissen ein, wobei die monatliche Stromkostenausgabenschwankungen von ± 15% auf ± 5% eingeschaltet wurden. Die Cloud -Plattform kann die Energieverbrauchsmerkmale der wichtigsten Gerätekomponenten (wie Lagertemperatur und Motorstrom) in Echtzeit überwachen und vor potenziellen Fehlern durch abnormale Datenmodellierung vor potenziellen Fehlern warnen, um zu vermeiden, dass Energieverbrauch durch Geräte, die mit Problemen laufen, verursacht werden.
4.. Hardware -Innovation und Energieeffizienz geschlossene Schleife: Von "passiver Ausführung" bis zum "aktiven Energieeinsparung"
Die tiefe Integration der Waschmaschinen-Extraktorin und energiesparenden Hardware der Vollautomatischen Industrie verstärkt den Energieeffizienz-Optimierungseffekt weiter. Der permanente Motor mit synchroner variabler Frequenzmotor mit Direktantrieb wird mit der Direktantriebstechnologie kombiniert, um die herkömmliche Riemenantriebsstruktur zu beseitigen, den mechanischen Verlust um 15%bis 20%zu verringern und eine präzise Drehmomentleistung durch Vektorsteuerungsalgorithmus zu realisieren. Beispielsweise wechselt es automatisch in "Energiesparmodus" bei niedriger Belastung, und der Motor-Effizienz wird von 82% auf 90% erhöht. Das Wärmewiederherstellungssystem erholt die Abwärme des letzten Spülenabwassers (Temperatur etwa 55 ° ° C) zum Wassereinlass durch den Plattenwärmeaustauscher, so dass das Wasser auf 35 ℃ -40 ℃ vorgewärmt wird, wodurch die Dampfheizung um 30%-40%verringert wird. Nachdem eine Druck- und Färbenfabrik diese Technologie angewendet hatte, wurde die Dampfkesselbelastung um 28%reduziert und die jährliche Kohlendioxidemission um mehr als 200 Tonnen reduziert. Darüber hinaus erkennt die Verknüpfungskontrolle des intelligenten Wasserventils und des Durchflussmessers "Wasserversorgung auf Bedarf", zum Beispiel im Spülenstadium wird das letzte Spülenwasser gefiltert und wiederverwendet
5. Simulation Digital Twin and Energy Efficiency: Von "Erfahrung-gesteuert" zur "Modelloptimierung"
Einige High-End-Modelle haben die digitale Twin-Technologie eingeführt, die die Verteilung von Wasserfluss, Temperatur und chemischen Substanzen während des Waschprozesses durch 3D-Modellierung und Fluiddynamiksimulation (CFD) simuliert, und optimiert das Waschprogramm in Kombination mit Echtzeitdaten-Feedback dynamisch. Zum Beispiel kann das System einen "virtuellen Experiment" -Plan für bestimmte Flecken (wie Rotweinflecken) erzeugen und den Energieverbrauch und die Dekontaminationseffekte unterschiedlicher Temperatur-, Geschwindigkeits- und chemischer Kombinationen durch Simulation vergleichen und schließlich die optimale Parameterkombination ausgeben. Nachdem ein Luxus-Care-Center diese Technologie angewendet hatte, wurde der Energieverbrauch des Waschens eines einzelnen Kleidungsstücks um 18%reduziert, und die Schadensrate der High-End-Stoffe wurde von 0,3%auf 0,05%gesenkt, wodurch eine doppelte Verbesserung der Energieeinsparung und -qualität erreicht wurde. .
