何时、如何使用和设置资产的振动监测

大多数可靠性和维护团队对工厂和其他设施中可操作数据的需求通常是毫无疑问的。人们通常会在以下几个方面产生分歧:

• 何时测量/收集数据
• 测量的频率
• 增加资产的技术

为什么选择振动监测?

P-F曲线(参见图1)说明了一个更实际的视图，它考虑了从潜在故障到资产不能再按照规范执行所有功能之间的时间。许多可靠性行业领导者认为使用这个P-F区间很重要，因为:

• 在资产出现故障之前，它通常已经开始消耗更多的能量，并失去整体性能。
• 问题越早被发现和纠正，修复的成本就越低(一盎司的预防胜过一磅的治疗)。

某些技术能够在资产出现故障之前检测到出现故障。这些通常被称为“预测技术”，通常是状态监测项目。这是一个理论框架，可能会因资产而异，重点不是说人员应该在机器出现故障的最早迹象时进行维修，因为这可能太早了。这些早期指标只是表明额外的维护行动，如润滑轴承或开始计划和计划维护，可能有助于避免意外故障和停机时间。这些技术包括:

• 石油分析
• 超声波
• 振动
• 电机电路测试
• 温度记录

每种技术都可以用于结合或单独。

振动筛什么时候用?

每个机器部件都产生一个独特的振动信号。频谱中显示的信号通常形成特征模式。模式识别是振动分析的关键部分，但要识别和读取模式，必须经过大量的培训和经验。振动分析可以观察轴承在12到18个月内从轻微磨损(不动作)到严重磨损(立即更换轴承)的磨损情况。油液分析只能在油冷轴承上进行(每天使用的越来越少)。超声波发现轴承磨损过早更换轴承(使用知道何时润滑轴承代替)。

表1是用于识别四种最常见机器故障(特别是在旋转资产中)的模式的简化概述。

表1。常见机器故障的模式

振动筛选可以在这些故障开始时识别出大部分故障引起的异常-在早期阶段，提供即将发生故障的紧急警告。四种常见故障的严重程度可以根据许多振动专家30多年来对数十万台机器的历史进行分析，随着时间的推移而跟踪。这些知识和经验已被纳入基于规则的算法和基线数据库，已被证明在标准旋转机械(电机、泵、风扇、压缩机、鼓风机和单轴主轴)上有效。

手持振动计可用于基于路线的预防策略。一种更灵活的方法是使用连续的远程无线传感器进行筛选。无论使用何种方法，振动技术都可以为可靠性和维护团队提供可操作的数据，这些数据可以帮助确定何时需要进一步分析，以决定何时应该进行重新润滑、维修或更换等步骤。

如何在资产上设置传感器?

三轴传感器安装在整个设施的资产上，最初可能会集中在有问题的设备上，以确定改善其运行的最佳方法。应用程序很简单，设置通常可以在一个小时内完成。所有旋转的机器都能感受到振动。泵、风扇和电机有不同的故障，振动筛分可以识别。有关可能受益于振动筛的设备的完整列表，请参见本文中的“振动筛理想资产候选”。

所有的数据会发生什么?

为了减少时间损失和数据输入错误，传感器应该通过基于云的软件和Wi-Fi连接，将数据直接发送到PC上或连接的移动设备上可见的源。这些数据可在几秒钟内获得，以便人员可以评估资产的健康状况。所有涉众都可以随时随地查看数据。

理想情况下，这些数据可以自动传输到企业资产管理系统或计算机化的维护管理软件系统。这种集成可能是实现连接可靠性的第一步，在这种集成中，设施中所有不同的数据源都被捕获并聚合在一个存储位置，并且可以在任何类型的连接设备的任何位置查看。

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