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智能制造行业痛点之一：工业设备的运转状态监测和预见性维护。目前制造业成本不断上升、利润空间越来越小，倒逼制造业升级，随着物联网、云计算、工业大数据的技术成熟，使通过技术手段对设备运行状态进行在线监测和预测设备故障成为可能。将来机器的维护成本降低的主要途径是预见性维护和共享经济。

设备维护的3阶段

l 设备运维目前碰到的痛点

目前大部分工业电机、风机、空压机、水泵、减速机、数控机床、火车轮轴、轧机、工程机械等都有轴承磨损和不平衡引起的机械故障而造成非预期停产，对企业造成巨大损失，这些设备目前基本靠人工巡检、定期保养和故障维修，存在如下问题：

① 维护人员多、成本高、效率低；

② 无法提前发现故障征兆，只能故障发生后维修，造成停工和损失；

③ 故障发生后局部维修，解决当前问题，难以找到设备故障的根本原因；

④ 以故障维修和计划性维修为主，存在过修漏修；

⑤ 库存备件没有指导信息，无法确定备件的种类、库存量等，少购影响生产，超量浪费成本；

⑥ 设备实际可靠性数据缺乏统计和定量分析，采购部低价低质量采购设备难以全局了解生产线运行健康状态、风险和整体成本。

振动监测对象

l 振动监测的必要性

振动对设备带来的危害非常大，以电机为例，主要表现在如下几个方面：1）导致电机转子线圈相互摩擦，线圈与绝缘之间导线与外壳之间的摩擦会造成绝缘破损；2）绝缘缝隙扩大，使外界粉尘和水分入侵其中，造成绝缘电阻降低，甚至形成绝缘击穿等事故，电机报废；3）轴承滚动体、内外圈、加剧磨损，恶性循环；4）轴断裂；5）与电机相连接的负载机械受到损伤，焊点裂开，结构强度下降；6）严重时导致设备停机甚至报废，带来直接的经济损失和影响生产。

振动极端情况下造成的断轴和损坏

l 为什么用振动传感器来检测设备运行状态？

振动传感器是旋转类设备状态监测的“听诊器+心电图仪”。不同行业每种设备都有其振动标准,超过标准表明机器出现或者将要出现故障,从而实现状态监控以及预测性维护。目前主要有MEMS和压电两类传感器，各有其优缺点和适用场景。

心电图

                                                              电机的振动图谱

l 振动监测原理与方法

振动通常是由于部件不平衡 、未对准、磨损、松动、不正确的驱动等，对设备进行运动状态监测，及早发现振动值升高有助于减少机器损坏和避免故障。振动传感器在能源、化工、汽车、冶金、机器制造、军工和科研教学等诸多领域得到广泛的应用。不同行业，每种设备都有其振动标准,超过标准表明机器出现或者将要出现故障,如同监测人的心电图一样，通过获得设备振动的监测数据，并对数据进行分析和大数据建模，从而及时发现和预测设备故障，实现状态监控以及执行预防性维护。

设备运转所处阶段与维护手段

振动测量得到的大量原始数据必须经过各种处理，才能作为工程设计的计算依据。测试的原始记录是物理量的时间历程，通过直观分析可将数据分为瞬态的、周期的、随机的3种，然后在时域、频域和幅域中进行统计分析和谱分析等，从而得到表征响应特征的各种信息。振动传感器输出的3个核心指标：加速度峰值（m/s^2）、 速度RMS值（振动烈度）（mm/s）和位移峰峰值（um）。

加速度时域图

l 振动传感器的安装

以泵、电机为例，振动测点位置应选在振动能量向弹性基础或其他部件进行传递的位置。离心泵的测点一般选在泵自由端的轴承径向、动力输入端轴承径向，电机动力输出端轴承径向、动力自由端轴承径向，每一级叶轮壳体外部，如下图所示。

测点

1：泵自由端   2：泵输入端   3：电机输入端   4：电机自由端   5-9：叶轮

l 振动监测的发展趋势

旋转类设备振动监测技术应用行业非常广泛，已经在石油、化工、钢铁、造纸等行业得到普遍的应用，主要以手持式人工点检设备为主，现有的大部分在线监测系统由于部署繁琐，部署成本居高不下，主要应用在设备价格昂贵、维修费用高、维修周期长、停机影响大的工业现场的核心设备和区域。对于工厂内使用最广范的辅机，如电机、风机、空压机、水泵、减速机等非关键工艺和流程节点上的设备绝大部分尚没有使用到在线监测系统。

新型的智能振动传感和端云统筹结合的监测系统将有助于显著降低设备在线监测的部署成本、使用成本和维护成本，必将迎来巨大的增量市场，目前很多设备制造商也在积极推进将设备状态监测用的振动传感器作为出厂设备的选配或标配。

振动监测主要应用行业

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