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传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

导读: 改善状态监测和诊断、优化整体系统,是当今使用机械设施和技术系统的核心挑战。不仅在工业领域,任何使用机器的领域,这个问题都越来越受到大家的关注。

据麦姆斯咨询介绍,改善状态监测和诊断、优化整体系统,是当今使用机械设施和技术系统的核心挑战。不仅在工业领域,任何使用机器的领域,这个问题都越来越受到大家的关注。

过去,机器是按照计划进行维护的,延迟维护可能会带来工厂停产的风险。然而今天,来自机器的过程数据可以用于预测其剩余使用寿命。特别是温度、噪音和振动等关键参数记录可以用来确定机器的最佳运行状态,甚至是必要维护的时间。这样就可以避免不必要的磨损,还可以及早发现故障及其产生原因。借助这种监控优势,机器在设施可用性和有效性方面都具有相当大的优化潜力。

预测性维护(predictive maintenance,简称PM)的核心是基于对机器状态监测(condition-based monitoring,简称CBM),通常是旋转机器,如涡轮机、风扇、水泵和马达等。通过CBM,机器运行时的状态信息都可以被实时记录下来。但是,该设备无法对可能发生的故障或磨损进行预测。虽然如此,通过PM来实现机器预测,标志着转折点的到来:借助更智能的传感器和更强大的通信网络和计算平台,可以创建模型,检测机器变化,并对其使用寿命进行详细计算。

为了创建更富有意义的模型,我们需要分析振动、温度、电流和磁场数据。如今,有线和无线通信方法允许各工厂或公司对设备进行监控。通过基于云系统产生的附加分析,以简单的方式使操作员和维修技术人员能够访问到机器状态信息数据。但是,机器上的本地智能传感器和通信基础设施是这些附加分析的基础。下文将揭示上述传感器的“庐山真面目”,以及相关要求和关键特性。

机器生命周期

机器状态监测中最根本的问题可能是:在必要维护之前,机器可以运行多久?

从逻辑上来说,越早进行维护越好。但是,为了优化运行和维护成本或完全实现设施使用的最大效率,我们亟需熟悉机器性能的专家。在电机分析中,这些专家主要来自轴承/润滑领域,而经验表明,该领域机器性能是最薄弱的。专家最终发出疑问,相对于实际生命周期(见图1),机器偏离正常状态是否需要修理甚至更换。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图1:机器生命周期

因此,未使用的机器仍处于所谓的保修阶段(warranty phase)。生命周期早期阶段的问题可能无法排除,但这种情况相对较少,通常可以追溯到产品缺陷。在间隔维护(interval maintenance)的后期,只有经过专业培训的服务人员才可以有针对性地干预,包括在特定时间或在特定使用周期之后,独立于机器状态执行的例行维护,例如换机油。所以,间隔维护期间的故障概率仍然非常低。随着机器使用时间的增加,状态监测阶段已经到来。因此,今后机器故障都将能被预测到。图1显示了以下超声波测距的六个变化情况(1);随后是振动(2);通过分析润滑剂(3)或温度的略微升高(4);在故障未发生之前通过对噪声的感测发现迹象(5)或热量产生(6)。振动通常用于识别机器老化。如图2所示,三台相同的机器在其生命周期内的振动模式。在初始阶段,所有数据都在正常范围内。但是,从中间阶段开始,振动指数会根据负载的增加而迅速增长,一直到指数增长到寿命结束时的临界范围。一旦机器达到临界范围,技术人员就必须立即做出反应。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图2:振动参数随时间的变化

通过振动分析CBM

诸如输出速度、传动比和轴承元件数量等因素对于机器振动模式的分析都具有重要意义。通常,变速箱引起的振动在频域中被认为是轴速的倍数,而轴承的特征频率通常不认为是谐波分量。湍流和空化引起的振动也经常会被检测到,因为这些振动通常由风扇和水泵中的空气和/或液体流引起,所以往往被认为是随机振动。它们通常都是固定的,统计特性也没有变化。然而,随机振动也可以是循环平稳的,因此它具有统计特性。这些振动由机器产生并且周期性地变化,如在内燃机中,点火这一操作就在每个气缸中循环产生一次。

传感器定位也起到关键作用。如果通过单轴传感器测量主要线性振动,必须根据振动方向调整传感器。虽然还有多轴传感器可以记录所有方向的振动,但是,单轴传感器由于其物理特性,具有噪声更低、测力范围更宽、带宽更宽等优势。

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