何时以及如何使用和资产上设置振动监测

需要在工厂和其他设施的可操作数据通常是毋庸置疑的,大部分的可靠性和维护团队。人们通常有分歧是在几个领域:

• 当测量/收集数据
• 频率测量
• 技术来增加资产

为什么选择振动监测?

p -曲线(见图1)展示了一个更实际的观点考虑潜在的失败和之间的时间当资产不再能够执行所有功能的规范。许多可靠性行业领导者认为使用这个p -间隔很重要,因为:

• 很久以前一个资产失败,它通常开始消耗更多的能源和失去整体性能。
• 前面的问题可以及时发现和纠正,修复成本越少(一盎司的预防胜过一磅治疗)。

某些技术有能力检测新兴失败之前资产失败。这些通常被称为“预测技术”,通常的一部分状态监测项目。这是一个理论框架,从资产资产可能不同,关键并不是说人员应该修理机器最早失败的迹象,因为它还为时过早。这些早期的指标只是表明额外的维护操作,如润滑轴承或开始计划和安排维修,可能有助于避免意想不到的故障和停机时间。这些技术包括:

• 石油分析
• 超声波
• 振动
• 汽车电路测试
• 温度记录

每个技术可用于结合或单独。

当振动筛选应使用?

每台机器组件生成一个唯一的振动信号。信号显示在光谱通常形成特征模式。模式识别是一个关键的振动分析的一部分,但是重要的培训和经验是必要的识别和阅读模式。振动分析可以观察轴承磨损在12至18个月,因为他们从轻微磨损(没有行动)极端穿(立即更换轴承)。石油分析只能进行油冷轴承(每天越来越少的使用)。超声发现轴承过早磨损更换轴承(使用知道当润滑轴承)。

表1是一个简化的概述的模式用来识别四个最常见的机器故障,尤其是在旋转的资产。

表1。常见的机器故障的模式

振动筛选可以识别异常引起的这些缺点,他们开始在早期阶段,提供急剧预警即将发生的故障。四种常见故障的严重程度随着时间的推移可以跟踪基于历史从成千上万的机器,已经被许多振动专家分析了30多年。这知识和经验纳入基于规则的算法和一个基线数据库,这已经被证明是有效的在标准旋转机器——汽车、泵、风扇、压缩机、鼓风机和单轴纺锤波。

手持振动米可用于基于路径,预防策略。更灵活的方法筛选与连续远程无线传感器。不管采用何种方法,振动技术可以提供可靠性和维护团队提供可操作的数据,可以帮助确定需要进一步分析时决定何时relubrication等步骤,修理或更换。

传感器应如何建立资产?

三轴传感器放置在资产的整个设施,也许最初专注于问题设备,以确定最好的方法来提高他们的操作。应用程序很简单,和设置通常可以在一个小时内完成。所有旋转机器可以体验振动。水泵、风扇和电机有不同的缺点,振动筛选可以识别。对设备的完整列表可能受益于振动筛选,看到“理想资产振动筛选候选人”。

所有的数据会发生什么变化?

减轻失去的时间和数据输入错误,传感器应该发送数据,通过基于云计算的软件和wi - fi连接,直接来源电脑上查看或使用移动设备连接。这些数据在几秒内人员可以评估资产的健康。所有利益相关者可以查看数据时想,无论他们在哪里。

理想情况下,这个数据可以自动传递到企业资产管理系统或计算机化维护管理软件系统。直接喂养这种集成可以连接可靠性的第一步,所有不同的数据源在设备捕获和聚合在一个存储位置,可以在任何地方任何类型连接的设备上。

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