工业机械系统的传感器维护很重要

传感器的应用对实现整体工业系统的优化作用时很重要的，是当今我们在使用机械设施和技术系统时面临的一些核心挑战。这个话题不仅在工业领域，在任何使用机械系统的地方都变得越来越重要。

在过去，机器按计划维护，延迟维护可能面临生产和停机的风险，如今，人们通过处理机器数据来预测剩余的使用寿命。特别是对于温度、噪声、振动等关键参数，记录的数据可以用来确定最佳运行状态甚至所需的维护次数，这样可以避免不必要的磨损，尽快发现潜在的问题和原因。通过这种状态监测，可以挖掘出相当大的优化空间，从而获得决定性的优势。比如ABB1一年内停机时间减少70%，电机服务寿命延长30%，设施能耗减少10%。

预防性的维护一个重要组成部分是基于状态监测(CBM)，通常监测涡轮机、风扇、泵、电机和其他旋转机。然而，传感器的本身并不会提供故障或磨损预测，这些只能通过预防性维护和检测。

在状态监测方面，可能需要考虑以下基本问题：

一般从逻辑上讲，从发现问题到开始维护的间隔越短越好，然而，熟悉机器特性的专业人员需要依靠知识和经验来判断，以优化运行和维护成本，或充分发挥设施的最高效率，这些专业人员主要来自轴承/润滑领域，在电机分析方面经验不多，属于最薄弱的环节。

未来对传感器维护服务的需求是什么？这属于生命周期的早期阶段，不排除故障，但概率相对较小，一般与生产故障有关，只有在下一个定期维护阶段，接受相应培训的维护人员才会开始进行有针对性的干预。

继续讲一下，机械的输出速度、齿轮比和轴承部件的数量与机器的振动模式分析密切相关。一般来说，齿轮箱引起的振动反映在频域的轴速倍数上，而轴承的特征频率通常不代表谐波重量。此外，湍流和气蚀引起的振动通常被检测到，它们通常与风扇和泵中的气流和/或液流有关，因此通常被视为随机振动。

在机械维护包养的过程中，机械内部的多轴传感器也可以用来记录各个方向的振动，但根据其物理特性，单轴传感器噪音更低，测量范围更广，带宽更大，所以更加需要注意保养。