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　　維護技術的演變

　　在工廠和機器領域，設備的可靠與穩定運行對于生產效率的重要性不言而喻，傳統的維護通常是依賴于經驗豐富的技師通過類似于醫生的“望、聞、問、切”的方式進行判斷，這存在的問題在于必須依賴于人的經驗，而經驗-對于新手則難以具備，即使對于經驗豐富者，也會有感覺不準確的時候，并且也無從判斷實際的根源-因此，傳統的維護均是一種事后控制，或稱為被動維護，它往往是在設備故障已經發生情況下進行維護，會造成生產的停機甚至較大的損失，為了預防未知的潛在故障，大型連續型生產企業往往采用“大修”的辦法，在一個固定的時間里停機然后更換所有關鍵生產部件，確保對未知的潛在故障的提前預防，當然，這會損失一部分剩余價值，有時候，被更換的部件可能還能繼續使用，而且，大量的備件也會占用企業資金和倉庫資源。

　　預測性維護的好處

　　新一代的維護技術正在快速成長，基于對生產系統中的關鍵設備和故障多發、易于故障的區域進行監控，使得潛在的故障在未發生之前即被發現，而且它帶來的好處還不僅僅如此

　　--及時發現潛在問題制定維護計劃;

　　--通過工藝分析改善機器結構一勞永逸的解決問題;

　　--充分使用機器的最大使用價值;

　　--減少停車，提升生產效率;

　　據第三方數據統計顯示，預測性維護技術能夠降低25%-30%的維護成本，提升生產效率30%左右，因此，它是目前最為流行的維護技術。

　　預測性維護是基于現代的控制技術的集成而實現的，通過對生產過程中的相關參量進行監控，從而反映機器的相應故障，例如：電機的溫升、電流超限、電導率的變化均能反映系統相應的潛在故障。

　　很多自動化行業的公司都投入開發了預測性維護的產品和系統，來自奧地利的貝加萊(Bernecker + Rainer)也開發了其稱為ConMon的系統，它是一個具有靈活實現的系統，可以集成于機器本身，也可以與流程中的APROL DCS集成，是一個“開箱即用”的狀態監測解決方案。

　　預測性維護原理

　　頻譜分析法是最為常用的預測性維護分析技術，因為每種機械特征頻率都會對應某種故障，可以根據機械特征頻率的變化來確定故障問題和嚴重程度。

　　轉動機械經常的故障包括不平衡、不對中、松動、彎曲、磁拉力不平衡等，通常可以通過振動測量來分析系統機械故障。

　　首先，測量單元可以對機械系統的速度、加速度、位移進行測量，并進入信號分析與處理，通過對包絡譜的濾波解析出固有故障頻率并通過FFT(傅里葉變換)，然后對信號進行整流和解調處理，送往專家系統，專家系統通過對特征頻率的分析，可以判斷出工頻、二倍頻、共振等問題的根源，然后報告系統可以為中央控制室發送監測報告，預警系統故障。

　　預測性維護原理圖

　　振動監測中的常見值

　　位移峰峰值:分析在正負兩個方向的振動距離;

　　速度有效值：振動速度的均方根，它可以反映出振動的劇烈程度;

　　加速度峰值：用于評估滾動軸承和齒輪的狀態;

　　高頻加速度包絡有效值。

　　常見機械故障

　　● 負載不均衡;

　　● 偏心(不對中);

　　● 軸承磨損;

　　● 機械結構設計造成的共振;

　　原始信號采樣

　　貝加萊的振動測量是基于IEPE壓電式加速度傳感器進行采樣的，它是24位精度的4通道IEPE傳感器輸入，內部采樣頻率可達51.2kHz，分辨率100mg，通過IEPE通道到達CM4810模塊，該模塊可以實現基于原始值的數據分析、包絡檢測，能對峰值頻率、峰值因數、尖峰原始參數、偏度原始參數、峰態原始參數、RMS加速度、RMS加速度包絡譜、RMS速度包絡譜進行計算。