據(jù)麥姆斯咨詢介紹，改善狀態(tài)監(jiān)測和診斷、優(yōu)化整體系統(tǒng)，是當(dāng)今使用機械設(shè)施和技術(shù)系統(tǒng)的核心挑戰(zhàn)。不僅在工業(yè)領(lǐng)域，任何使用機器的領(lǐng)域，這個問題都越來越受到大家的關(guān)注。

過去，機器是按照計劃進行維護的，延遲維護可能會帶來工廠停產(chǎn)的風(fēng)險。然而今天，來自機器的過程數(shù)據(jù)可以用于預(yù)測其剩余使用壽命。特別是溫度、噪音和振動等關(guān)鍵參數(shù)記錄可以用來確定機器的最佳運行狀態(tài)，甚至是必要維護的時間。這樣就可以避免不必要的磨損，還可以及早發(fā)現(xiàn)故障及其產(chǎn)生原因。借助這種監(jiān)控優(yōu)勢，機器在設(shè)施可用性和有效性方面都具有相當(dāng)大的優(yōu)化潛力。

預(yù)測性維護（predictivemaintenance，簡稱PM）的核心是基于對機器狀態(tài)監(jiān)測（condition-basedmonitoring，簡稱CBM），通常是旋轉(zhuǎn)機器，如渦輪機、風(fēng)扇、水泵和馬達等。通過CBM，機器運行時的狀態(tài)信息都可以被實時記錄下來。但是，該設(shè)備無法對可能發(fā)生的故障或磨損進行預(yù)測。雖然如此，通過PM來實現(xiàn)機器預(yù)測，標(biāo)志著轉(zhuǎn)折點的到來：借助更智能的傳感器和更強大的通信網(wǎng)絡(luò)和計算平臺，可以創(chuàng)建模型，檢測機器變化，并對其使用壽命進行詳細(xì)計算。

為了創(chuàng)建更富有意義的模型，我們需要分析振動、溫度、電流和磁場數(shù)據(jù)。如今，有線和無線通信方法允許各工廠或公司對設(shè)備進行監(jiān)控。通過基于云系統(tǒng)產(chǎn)生的附加分析，以簡單的方式使操作員和維修技術(shù)人員能夠訪問到機器狀態(tài)信息數(shù)據(jù)。但是，機器上的本地智能傳感器和通信基礎(chǔ)設(shè)施是這些附加分析的基礎(chǔ)。下文將揭示上述傳感器的“廬山真面目”，以及相關(guān)要求和關(guān)鍵特性。

機器生命周期

機器狀態(tài)監(jiān)測中最根本的問題可能是：在必要維護之前，機器可以運行多久？

從邏輯上來說，越早進行維護越好。但是，為了優(yōu)化運行和維護成本或完全實現(xiàn)設(shè)施使用的最大效率，我們亟需熟悉機器性能的專家。在電機分析中，這些專家主要來自軸承/潤滑領(lǐng)域，而經(jīng)驗表明，該領(lǐng)域機器性能是最薄弱的。專家最終發(fā)出疑問，相對于實際生命周期（見圖1），機器偏離正常狀態(tài)是否需要修理甚至更換。

圖1：機器生命周期

因此，未使用的機器仍處于所謂的保修階段（warrantyphase）。生命周期早期階段的問題可能無法排除，但這種情況相對較少，通?？梢宰匪莸疆a(chǎn)品缺陷。在間隔維護（intervalmaintenance）的后期，只有經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的服務(wù)人員才可以有針對性地干預(yù)，包括在特定時間或在特定使用周期之后，獨立于機器狀態(tài)執(zhí)行的例行維護，例如換機油。所以，間隔維護期間的故障概率仍然非常低。隨著機器使用時間的增加，狀態(tài)監(jiān)測階段已經(jīng)到來。因此，今后機器故障都將能被預(yù)測到。圖1顯示了以下超聲波測距的六個變化情況（1）；隨后是振動（2）；通過分析潤滑劑（3）或溫度的略微升高（4）；在故障未發(fā)生之前通過對噪聲的感測發(fā)現(xiàn)跡象（5）或熱量產(chǎn)生（6）。振動通常用于識別機器老化。如圖2所示，三臺相同的機器在其生命周期內(nèi)的振動模式。在初始階段，所有數(shù)據(jù)都在正常范圍內(nèi)。但是，從中間階段開始，振動指數(shù)會根據(jù)負(fù)載的增加而迅速增長，一直到指數(shù)增長到壽命結(jié)束時的臨界范圍。一旦機器達到臨界范圍，技術(shù)人員就必須立即做出反應(yīng)。

圖2：振動參數(shù)隨時間的變化

通過振動分析CBM

諸如輸出速度、傳動比和軸承元件數(shù)量等因素對于機器振動模式的分析都具有重要意義。通常，變速箱引起的振動在頻域中被認(rèn)為是軸速的倍數(shù)，而軸承的特征頻率通常不認(rèn)為是諧波分量。湍流和空化引起的振動也經(jīng)常會被檢測到，因為這些振動通常由風(fēng)扇和水泵中的空氣和/或液體流引起，所以往往被認(rèn)為是隨機振動。它們通常都是固定的，統(tǒng)計特性也沒有變化。然而，隨機振動也可以是循環(huán)平穩(wěn)的，因此它具有統(tǒng)計特性。這些振動由機器產(chǎn)生并且周期性地變化，如在內(nèi)燃機中，點火這一操作就在每個氣缸中循環(huán)產(chǎn)生一次。

傳感器定位也起到關(guān)鍵作用。如果通過單軸傳感器測量主要線性振動，必須根據(jù)振動方向調(diào)整傳感器。雖然還有多軸傳感器可以記錄所有方向的振動，但是，單軸傳感器由于其物理特性，具有噪聲更低、測力范圍更寬、帶寬更寬等優(yōu)勢。

大眾對振動傳感器的要求

想要將振動傳感器更廣泛地使用于狀態(tài)監(jiān)測，有兩個因素非常重要：低成本和小尺寸。以前壓電傳感器較為常見，如今基于MEMS技術(shù)的加速度計使用范圍越來越廣。加速度計具有更高的分辨率、出色的漂移速度、極強的靈敏度和更高的信噪比，還可以檢測到接近直流范圍的極低頻振動。同時，它們又非常節(jié)能，這就是為什么加速度計也是由電池供電的無線監(jiān)控系統(tǒng)的理想選擇。

與壓電傳感器相比，振動傳感器的另一項優(yōu)勢是可以將整個系統(tǒng)集成在一起（系統(tǒng)級封裝，簡稱SiP）。SiP解決方案正在通過整合其他重要功能而不斷發(fā)展，形成智能系統(tǒng)：模數(shù)轉(zhuǎn)換器、可用于特定預(yù)處理應(yīng)用的嵌入式固件中的微控制器、通信協(xié)議和通用接口，同時還具備各種保護功能。

集成保護功能非常重要，因為當(dāng)作用在傳感器元件上的力過大時，將會導(dǎo)致傳感器損壞甚至報廢。當(dāng)集成檢測裝置檢測到作用力超過正常范圍時，會發(fā)出警報或直接停用陀螺儀中的傳感器元件，通過關(guān)閉陀螺儀內(nèi)部時鐘，以此來保護傳感器元件。SiP解決方案如圖3所示。

圖3：MEMS系統(tǒng)級封裝（左下方）

隨著CBM領(lǐng)域的需求增加，人們對傳感器的要求也在增加。對于實用的CBM，有關(guān)傳感器測量范圍（滿量程范圍，簡稱FSR）的要求已經(jīng)部分大于±50g。

因為加速度與頻率的平方成正比，所以較快的頻率可以相對較快地達到加速度。公式1證明了這一點：

變量a代表加速度，f代表頻率，d代表振動幅度。因此，我們假設(shè)有1kHz的振動，那么1μm的振幅就產(chǎn)生了39.5g的加速度。

關(guān)于噪聲性能，在盡可能寬的頻率范圍內(nèi)，從接近直流電的極低頻率到中間水平為兩位數(shù)的千赫頻率范圍，其數(shù)值應(yīng)該相對比較低，因此，除了其它人為因素之外，軸承噪聲也可以在非常低的速度下檢測到。然而，正是在這個問題上，目前振動傳感器的制造商面臨著巨大挑戰(zhàn)，特別是對于多軸傳感器。只有少數(shù)制造商能夠提供足夠的低噪聲傳感器，帶寬大于2kHz，可適用于多軸感測。

ADI公司ADXL100x系列中的單軸傳感器適用于更高的帶寬。它們在極低噪聲水平下，可提供高達24kHz的帶寬（共振頻率=45kHz），以及高達±100g的測量范圍。由于帶寬高，大多數(shù)發(fā)生在旋轉(zhuǎn)機械中的故障（如滑動軸承損壞、器械不穩(wěn)、運行摩擦、零件松動、齒輪齒缺陷、軸承磨損和氣蝕等）都可以通過該傳感器系列來檢測。

CBM的可行性分析方法

我們可以通過各種方法進行CBM中的機器狀態(tài)分析。最常用的可能是如下三種：時域分析、頻域分析和時頻結(jié)合分析。

1.時域分析

在時域振動分析中，我們需要考慮到有效值（均方根，或簡稱rms）、峰峰值和振幅（見圖4）。

圖4：諧波振動信號的振幅、有效值和峰峰值

峰峰值反映了電機軸的最大撓度值，因此可以通過其算出最大負(fù)載值。相比之下，振幅值是指振動的幅度，通過這個數(shù)值可以識別出是否有異常的沖擊事件。然而，振幅值不考慮振動事件期間的持續(xù)時間或產(chǎn)生的能量，也不考慮其破壞力。因此，有效值通常是最有意義的，因為它同時考慮了振動時程和振幅值。所以，RMS振動統(tǒng)計閾值的相關(guān)性可以通過這些參數(shù)對電機速度的依賴關(guān)系來獲得。

這個類型的分析證明非常簡單，因為它既不需要基本的系統(tǒng)知識，也不需要任何類型的光譜分析。

2.頻域分析

通過頻域分析，時間變化的振動信號可以通過快速傅立葉變換（FFT）分解為其頻率分量。得到的幅度與頻率的頻譜圖能夠用于監(jiān)測特定的頻率分量及其諧波和邊帶。如圖5所示。

圖5：振動與頻率關(guān)系的頻譜圖

FFT是一種廣泛用于振動分析的方法，特別適用于檢測軸承損壞情況。它可以為每個頻率分量分配相應(yīng)的分量。因為滾動元件和缺陷區(qū)域之間互相接觸會引起某些故障，通過FFT分析，該故障的重復(fù)脈沖的主頻就可以被過濾掉。由于它們的頻率分量不同，就可以區(qū)分不同類型的軸承損壞（如外圈損壞、內(nèi)圈損壞或滾珠軸承損壞等）。但是，該分析方法仍然需要有關(guān)軸承、電機和完整系統(tǒng)的精確信息。

此外，F(xiàn)FT分析過程需要在微控制器中重復(fù)記錄和處理振動的離散時間塊。盡管這比時域分析需要略多的計算時間，但該方法可以進行更詳細(xì)的損壞分析。

3.時頻結(jié)合分析

這種類型的分析是最全面的，因為它結(jié)合了兩種方法的優(yōu)點。時域中的統(tǒng)計分析提供了關(guān)于系統(tǒng)隨時間變化的振動強度的信息，同時也提供了系統(tǒng)是否在允許的范圍內(nèi)運行的信息?；陬l率的分析能夠監(jiān)測基頻形式的速度，以及精確識別故障癥狀所需的其它諧波分量。

基頻的跟蹤尤其具有決定性，因為有效值和其他統(tǒng)計參數(shù)會隨速度變化。如果統(tǒng)計參數(shù)與上次測量相比有明顯變化，技術(shù)人員就必須檢查其基頻，以防誤報。

隨著時間變化，以上三種分析方法中，各個測量值有所變化是正常的。用于監(jiān)測系統(tǒng)的方法可以包括首先記錄機器“健康狀況”或生成所謂的“指紋”（初始數(shù)據(jù)）。然后將其與不斷記錄的數(shù)據(jù)進行比較。如果出現(xiàn)過度偏差或超過相應(yīng)的閾值時，則需做出反應(yīng)。如圖6所示，F(xiàn)FT可能會做出的反應(yīng)有警告（2）或警報（4）。根據(jù)嚴(yán)重程度，可能還需要技術(shù)人員當(dāng)場采取措施。

圖6：FFT的閾值和反應(yīng)

采用磁場分析的CBM

隨著集成磁力計的快速發(fā)展，對電機周圍雜散磁場的測量是對旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測的另一種有效測量方法。測量是非接觸式的，也就是說，機器和傳感器之間不需要直接連接。就像振動傳感器一樣，磁場傳感器也分單軸和多軸。

對于故障檢測，應(yīng)在軸向（平行于電機軸）和徑向方向（垂直于電機軸）測量雜散磁場。徑向磁場力通常被定子鐵心和電機外殼所削弱。同時，它還會受到空隙中磁通量的影響。軸向磁場是由鼠籠式轉(zhuǎn)子中的電流和定子的端部繞組產(chǎn)生的。磁力計的位置和方向?qū)@兩個磁場的測量都有決定性的作用。因此，建議磁力計安裝在靠近軸或電機外殼的位置。同時溫度測量也是必要的，因為磁場強度與溫度具有直接關(guān)系。因此，如今大部分的磁場傳感器都集成了溫度傳感器。但同時，我們也不能忽視了校準(zhǔn)傳感器（如溫度漂移補償）。

將FFT用于電機磁場狀態(tài)監(jiān)測，其情況與振動測量是一樣的。然而，對于電機狀況的評估，即使在幾赫茲的低頻到約120Hz范圍內(nèi)的頻率也是足夠的。線路頻率突出明顯，如果出現(xiàn)故障，低頻分量的頻譜將會占據(jù)主導(dǎo)地位。

當(dāng)鼠籠式轉(zhuǎn)子中的轉(zhuǎn)子條損壞時，滑移值就起著決定性的作用。它的大小取決于負(fù)載量，在無負(fù)載的理想情況下，其數(shù)值為0%。在額定負(fù)載下，對于完好的機器來說，它的數(shù)值在1%到5%之間，發(fā)生故障時，數(shù)值會相應(yīng)增加。因此，進行CBM時，應(yīng)在相同的負(fù)載條件下進行測量，以消除負(fù)載方面的影響。

預(yù)測性維護（PM）現(xiàn)狀

無論是何種類型的狀態(tài)監(jiān)測，即使采用最智能的監(jiān)測概念，也不能100%保證不會出現(xiàn)意外停機、機械故障或安全事故等。我們只能將這些風(fēng)險降低。如今PM越來越多地成為工業(yè)領(lǐng)域中大家普遍探討的話題，它被視為生產(chǎn)設(shè)施在未來可持續(xù)發(fā)展的先決條件。因此，我們需要不斷創(chuàng)新，推進技術(shù)的改進和快速發(fā)展。目前，財務(wù)赤字主要體現(xiàn)在客戶利益和成本的比較上。

盡管如此，許多工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到了PM的重要性，不僅僅是在服務(wù)領(lǐng)域，也為未來的業(yè)務(wù)發(fā)展提供更多機會。盡管面臨著極大的挑戰(zhàn)，PM的技術(shù)可行性仍然很大，特別是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。然而，PM目前正處于機會主義的驅(qū)動狀態(tài)。預(yù)計未來的商業(yè)模式將主要由軟件組件決定，硬件的增值份額將相繼減少?？傊?，考慮到更長的機器運行時間會帶來更高的收益，現(xiàn)在我們對PM的軟硬件投資都是值得的。