1. 동적 인식 및 적응 적 의사 결정 : "고정 모드"에서 "지능형 응답"까지
전통적인 산업 세척 및 추출 기계는 일반적으로 실행하기 위해 사전 설정된 프로그램에 의존하며 실제 부하에 따라 매개 변수를 조정할 수 없으므로 에너지 소비가 실제 수요와 일치하지 않습니다. 전수 산업 세탁기 추출기 고정밀 센서 (예 : 압력 유형 액체 수준 센서, 적외선 하중 감지 모듈) 및 에지 컴퓨팅 장치를 통합하여 세척 부피, 수위, 수온, 리넨 유형 및 얼룩 정도와 같은 변수를 실시간으로 수집하고 내장 알고리즘 모델을 기반으로 최적의 작동 전략을 동적으로 생성합니다. 예를 들어, 실제 부하가 정격 용량의 25%에 불과하다는 것을 감지하면 시스템은 기존의 120L/kg에서 80L/kg에서 메인 워드 수준을 자동으로 줄이면서 가열력을 정격 값의 60%로 줄이고 1000RPM에서 750RPM에서 속도를 1000RPM에서 750RPM으로 조정하여 "작은 카트를 당기는 에너지 폐기물"을 피하기 위해 가변 주파수에서 750RPM을 조정합니다. 호텔 세탁소 가이 기술을 적용한 후, 단일 세척의 평균 전력 소비는 3.2kWh/kg에서 2.4kWh/kg으로 25%감소했으며 리넨 청결 준수율은 영향을받지 않았습니다.
2. 전체 프로세스 에너지 효율 최적화 : 단계 간의 장벽을 깨뜨리는 협업 제어
완전성 산업 와셔-추출기는 전통적인 세척 공정의 "세그먼트 된"제어 논리를 뚫고 세척, 헹굼, 탈수 및 기타 링크를위한 에너지 흐름 모델을 설정하여 단계 간 협업 최적화를 달성합니다. 사전 세척 단계에서, 시스템은 과도한 공급으로 인한 후속 헹굼 에너지 소비의 증가를 피하기 위해 수질 테스트 결과 (예 : TDS 값, 경도)에 따라 세제 농도 및 담그는 시간과 자동으로 일치합니다. 메인 세척 단계에서 온도 곡선은 리넨 물질 (면화, 화학 섬유) 및 얼룩 (오일 얼룩, 혈액 얼룩)과 함께 동적으로 조정됩니다. 예를 들어, 단백질 얼룩의 경우, 단계별 난방 (40 ℃ → 60 ℃ → 80 ℃)을 사용하여 고온 유지 시간을 단축시키면서 오염 제거 효과를 보장하고 증기 소비를 줄입니다. 탈수 단계에서, 원심력 및 리넨 수분 함량은 실시간으로 모니터링되며, 탈수 속도와 시간은 과도한 탈수로 인해 모터 유휴를 피하기 위해 지능적으로 일치합니다. 이 기술을 통해 의료 세척 공장이 최적화 된 후, 증기 장치 소비는 0.8kg/kg에서 0.5kg/kg으로 떨어졌으며 연간 증기 비용은 420,000 위안으로 감소했습니다.
3. Edge Computing 및 Cloud Collaboration : 에너지 효율 관리의 "신경 센터"구축
완전성 산업 세탁기 추출기에 배포 된 Edge Computing 모듈은 밀리 초 수준의 응답을 달성 할 수있는 반면, 클라우드 플랫폼은 장기 데이터 축적을 통해 에너지 효율 예측 모델을 구축합니다. 예를 들어,이 시스템은 역사적 운영 데이터 및 일기 예보 (예 : 주변 온도 및 습도)를 기반으로 다음 날의 세척 수요를 예측하고 시간 기반 에너지 효율 최적화 계획을 자동으로 생성합니다. 전기 가격이 낮은 동안 고 에너지 소비 가열 및 탈수 프로그램을 시작하고 저급 세척 및 저혈성 중심 분리 모드로 전환합니다. 동시에, 제어 매개 변수는 기계 학습 알고리즘을 통해 지속적으로 최적화됩니다. 예를 들어, 산업 세탁 회사 가이 기술을 적용한 후, 시스템은 세척 에너지 소비 예측의 정확도를 3 개월 내에 78%에서 92%로 증가 시켰으며 예측 결과에 따라 프로그램을 동적으로 조정하여 월간 전기 요금 변동율을 ± 15%에서 ± 5%로 좁혔습니다. 클라우드 플랫폼은 주요 장비 구성 요소 (예 : 베어링 온도 및 모터 전류)의 에너지 소비 특성 값을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 비정상적인 데이터 모델링을 통해 미리 전위를 경고하여 장비가 발생하는 장비로 인한 에너지 소비 서지를 피할 수 있습니다.
4. 하드웨어 혁신 및 에너지 효율 폐쇄 루프 : "수동 실행"에서 "활성 에너지 절약"까지
완전성 산업 세탁기 추출기의 깊은 통합 및 에너지 절약 하드웨어는 에너지 효율 최적화 효과를 더욱 증폭시킵니다. 영구 자석 동기 가변 가변 주파수 모터는 직접 드라이브 기술과 결합되어 전통적인 벨트 구동 구조를 제거하고 기계적 손실을 15%-20%줄이며 벡터 제어 알고리즘을 통해 정확한 토크 출력을 실현합니다. 예를 들어, 낮은 부하에서 자동으로 "에너지 절약 모드"로 전환되고 모터 효율은 82%에서 90%로 증가합니다. 열 회수 시스템은 플레이트 열 교환기를 통해 마지막 헹굼 폐수 (온도 약 55 ℃)의 폐 열을 회수하여 물이 35 ℃ -40 ℃로 예열되어 증기 가열이 30%-40%감소합니다. 인쇄 및 염색 공장 이이 기술을 적용한 후, 증기 보일러 하중은 28%감소되었고, 연간 이산화탄소 방출은 200 톤 이상 감소되었습니다. 또한, 지능형 워터 밸브와 유량계의 연결 제어는 예를 들어 헹굼 단계에서 "주문형 물 공급"을 실현합니다. 예를 들어, 마지막 헹굼 수는 순환 스프레이 기술을 통해 미리 세척하기 위해 필터링되고 재사용되며, 단일 세척의 물 소비는 120L/KG에서 75L/kg으로 감소하며, 물 품질은 REM의 REC 임계에 의해 재활용 된 후에 조절 된 후에도 물질을 충족시킨다.
5. 디지털 트윈 및 에너지 효율 시뮬레이션 : "경험 중심"에서 "모델 최적화"까지
일부 고급 모델은 3D 모델링 및 유체 역학 시뮬레이션 (CFD)을 통해 세척 과정에서 물 흐름, 온도 및 화학 물질의 분포를 시뮬레이션하는 디지털 트윈 기술을 도입했으며, 실시간 데이터 피드백과 함께 세척 프로그램을 동적으로 최적화합니다. 예를 들어, 시스템은 특정 얼룩 (예 : 적포도주 얼룩)에 대한 "가상 실험"계획을 생성하고 시뮬레이션을 통한 다양한 온도, 속도 및 화학적 조합의 에너지 소비 및 오염 제거 효과를 비교하고 최적의 매개 변수 조합을 출력 할 수 있습니다. 럭셔리 케어 센터 가이 기술을 적용한 후, 단일 의류 세척의 에너지 소비는 18%감소했으며, 고급 직물의 손상 속도는 0.3%에서 0.05%로 감소하여 에너지 절약 및 품질의 이중 개선을 달성했습니다. .
