未来维修服务对传感器的需求:用于实施状态监控的智能传感器

Thomas Brand ADI公司

改善状态监控和诊断并实现整体系统优化,是当今人们在使用机械设施和技术系统时面临的部分核心挑战。这个 话题不仅在工业领域,在任何使用机械系统的地方都愈加重要。以往,都是根据计划来维护机器,延迟维护可能 会面临生产停工的风险。如今,人们通过处理机器的数据来预测其剩余的使用寿命。尤其是温度、噪声和振动等 关键参数,可以利用记录的这些数据来确定最佳运行状态,甚至是所需的维护次数。此举可以避免造成不必要的 磨损,并且能够尽早发现潜在的问题和原因。通过这种状态监控,设施的可用性和有效性可挖掘出相当大的优化 空间,从而获得决定性的优势。例如,经证实,实施这种监控之后,ABB1一年内将停机时间减少了70%,将电机 的服务寿命延长了30%,同时将设施的能耗降低了10%。

预防性维护的一个重要组成部分就是基于状态的监控(CBM),通常监控涡轮机、风扇、泵、电机等旋转机器。利 用CBM可实时记录运行状态信息。但是,不会提供故障或磨损预测。这些只能通过预防性维护提供,因此带来一 个转折点:借助更加智能的传感器、更强大的通信网络和计算平台,人们能够创建模型、检测变更,并详细计算 服务寿命。

为了构建有效的模型,需要分析振动、温度、电流和磁场。当今采用的有线和无线通信方法支持在整个工厂或公 司范围内实施设施监控。基于云的系统为我们带来了更多的分析可能性,使得操作员和维修技术人员能够通过简 单的方式获得有关机器状态信息的数据。但是,机器必须具备本地智能传感器和通信基础架构,这是获得额外的 分析能力的前提。这些传感器是什么样的、需要满足哪些要求、有哪些关键特性—本文会就这些问题以及其他问 题展开探讨。

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