了解任何潜在故障（无论是人为错误还是由于极端天气条件）可能造成的后果，对于制定有效的状态监测计划至关重要。因此，通过分析每个工具、服务零件和机器的历史性能来确定其状况非常重要。然后，作为预防性维护策略的一部分，确保采取适当水平的预防性维护，以降低事故发生的可能性。而最有效的方法之一就是通过状态监测。在本文中，我们将重点讨论什么是状态监测，状态监测的方法有哪些，它们的重要性以及Artesis的状态监测解决方案。
状态监测是预测性维护（PM）的关键要素，它涉及检测机械/设备的任何异常或计划外故障，并评估维修或更换成本。状态监测的一些主要好处包括：
- 更好的系统相关可靠性
- 更高的效率
- 降低总运营成本
- 减少维护成本
- 预防计划外维护
- 预防性维护增加总体成本节省
- 提高正常运行时间/无故障运行
状态监测是预测性维护（PM）的关键要素，它涉及检测机械/设备的任何异常或计划外故障，并评估维修或更换成本。
什么是状态监测？
状态监测是一个跟踪整个系统以检测潜在问题的过程，防止它们进一步发展成更复杂的问题。它检查每个运行中的系统，以确定它是否正常运行，以及是否有需要修复或升级的地方。过去，监控资产健康通常包括使用侵入性测量、目视检查、分析性能数据和在设定时间进行定期测试。通过基于状态的监测，重点转移到识别故障模式及其相关指标，并持续跟踪它们。
基于状态的监测的各种方法
基于状态的监测包括一系列评估资产健康状况的方法和策略。让我们探讨一些基于状态的监测常用方法：
振动分析
振动分析涉及检查资产对振动的反应，从而洞察部件缺陷。通过使用冲击脉冲分析和宽带振动分析等方法分析振动，维护团队可以评估不平衡和不对准等结构问题。
油液分析
油液分析是一种研究润滑油和其他流体的技术，以收集有关流体本身和它所服务的设备的信息。测试可以检测磨损颗粒、水污染、粘度变化等指标。在润滑油和流体中发现的污染物可能暗示故障。油液分析常用于评估压缩机、变速箱和运输部门的各个方面。
温度监测
温度测量包括温度跟踪以及更先进的方法，如被动或主动热成像。在热成像中，相机捕捉资产发出的热量，允许分析图像以揭示故障区域，如磨损部件。异常热量水平或热不规则性可能表明问题，如润滑不良、部件磨损或不对准。
声音分析
声音分析的重点是检查设备产生的声音，以发现任何问题。声波分析使用麦克风捕捉听力范围内的噪音，用于润滑评估。另一方面，超声波分析超出了听力范围，使用传感器检测高频声音，这可能表明诸如泄漏、气蚀或部件安装不当等问题。
电气系统监测
监测主要围绕检查参数以捕捉故障并跟踪电气设置中的退化趋势。这种方法可以帮助识别诸如感应、脉冲和频率响应、电容和电阻等特征。通过发现退化模式，维护团队可以在设备故障之前采取预防措施。
测量电磁场
与监测不同，电磁测量专注于测量资产内部场和电流的扰动。通过引入场或电流并分析扰动，电磁测量可以精确定位设备内部的缺陷。
辐射检测
在辐射检测方面，辐射成像技术在检查资产和组件时发挥作用，类似于医院使用X射线。通过分析被测材料对辐射的吸收情况，这种方法可以发现可能不易察觉的隐藏问题，如腐蚀。
激光测量技术
激光干涉测量技术是一种通过跟踪两束激光波位移来实现测量的方法。这种方法能有效地定位材料表面和亚表面的缺陷，使其在需要精确度的应用中特别有价值。
设备状态监测对企业有哪些好处？
由于机械不可避免地会出现故障，即使是常规维护计划也无法有效阻止这些故障。这就是状态监测帮助您掌控主动权并防止故障的地方。此外，这是一个非侵入性的过程，可以帮助企业节省不必要的维护、二次损坏和生产力损失方面的费用。因此，将状态监测作为常规维护计划的一个重要组成部分可以提高机器功能性并促进长期生产力。
状态监测对企业有几个关键好处，包括
- 自动化工作流程
- 更快的响应
- 面向未来的基础设施
- 降低运营成本
- 提高安全标准
- 更高的盈利能力
- 即时响应警报
状态监测允许更快的维修，并通过分析变量，有助于确保更好的可靠性和维护。例如，知道机器是否出现故障，系统可以以更少的访问和更低的成本恢复。预测故障的能力很重要，因为它改善了生命周期管理并优化了资源。例如，一台电机可能因腐蚀和不完善的电气系统而成为定时炸弹。状态监测还可以检测可能表明组件正在失效的症状。
状态监测还可以检测可能表明组件正在失效的症状。
工业物联网对状态监测的影响
工业物联网（IIoT）技术的出现改变了进行状态监测的方法。通过在设备上放置传感器，可以持续分析振动、油质和温度，减少对检查和测试的依赖。传感器提供设备健康状况的实时更新，使维护团队能够在出现性能下降或潜在故障迹象时接收警报。借助IIoT解决方案，维护人员可以及时解决问题，无延迟地进行维修。例如，如果机器通常以某个速率振动，任何偏差或振动的显著变化都可能表明故障或需要更换。传感器可以检测这些变化，并提醒维护团队采取行动。在状态监测中实施IIoT技术有潜力将维护费用降低高达25%，将停机时间减少多达50%，并将机械的运行寿命延长数年。
建立预测性维护策略
为了使维护计划成功，工厂管理人员应遵循一系列关键步骤。
步骤1：设置设备
初始阶段涉及在资产上安装监测传感器，如旋转机械（例如涡轮机、压缩机、泵、电机和风扇）以及固定资产（如锅炉和热交换器）。每种资产可能需要不同的方法，促使工厂经理与供应商的安装团队合作，确保监测仪器正确安装。为了实现最佳的传感器集成，可能需要对机器进行调整或改进。
步骤2：数据收集
传感器安装完成后，它们开始收集机器组件的数据，如振动和位置、转子速度、温度读数和过程传感器。这些测量提供了静态和机器运动的洞察。它们有助于分析振动模式、监测温度变化，并提供机器性能的详细信息。
步骤3：机器监控
状态监测传感器和过程传感器收集的数据被发送到软件系统进行评估和诊断。当发现异常时，经过培训的维护人员会收到警报。这使他们能够迅速评估情况，并决定是否需要立即采取行动。通过观察机器，维护人员可以在问题升级为重大故障或失效之前发现问题。
结论
无论您是想降低成本并提高资产效率的可见性，通过改善仪器和系统性能来控制停机时间，还是为您的业务提高资产可用性，状态监测都可以帮助您做出正确的决策，从而使您能够做出更有效的明智业务决策。
您可以考虑设计用于快速安装和集成到现有监测系统中的状态监测系统。如果您有任何关于状态监测的疑问，请告诉我们。
