改善狀態(tài)監控和診斷并實(shí)現整體系統優(yōu)化，是當今人們在使用機械設施和技術(shù)系統時(shí)面臨的部分核心挑戰。這個(gè)話(huà)題不僅在工業(yè)領(lǐng)域，在任何使用機械系統的地方都愈加重要。以往，都是根據計劃來(lái)維護機器，延遲維護可能會(huì )面臨生產(chǎn)停工的風(fēng)險。如今，人們通過(guò)處理機器的數據來(lái)預測其剩余的使用壽命。尤其是溫度、噪聲和振動(dòng)等關(guān)鍵參數，可以利用記錄的這些數據來(lái)確定最佳運行狀態(tài)，甚至是所需的維護次數。此舉可以避免造成不必要的磨損，并且能夠盡早發(fā)現潛在的問(wèn)題和原因。通過(guò)這種狀態(tài)監控，設施的可用性和有效性可挖掘出相當大的優(yōu)化空間，從而獲得決定性的優(yōu)勢。例如，經(jīng)證實(shí)，實(shí)施這種監控之后，ABB1一年內將停機時(shí)間減少了70%，將電機的服務(wù)壽命延長(cháng)了30%，同時(shí)將設施的能耗降低了10%。

 

預防性維護的一個(gè)重要組成部分就是基于狀態(tài)的監控(CBM)，通常監控渦輪機、風(fēng)扇、泵、電機等旋轉機器。利用CBM可實(shí)時(shí)記錄運行狀態(tài)信息。但是，不會(huì )提供故障或磨損預測。這些只能通過(guò)預防性維護提供，因此帶來(lái)一個(gè)轉折點(diǎn)：借助更加智能的傳感器、更強大的通信網(wǎng)絡(luò )和計算平臺，人們能夠創(chuàng )建模型、檢測變更，并詳細計算服務(wù)壽命。

 

為了構建有效的模型，需要分析振動(dòng)、溫度、電流和磁場(chǎng)。當今采用的有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)通信方法支持在整個(gè)工廠(chǎng)或公司范圍內實(shí)施設施監控?；谠频南到y為我們帶來(lái)了更多的分析可能性，使得操作員和維修技術(shù)人員能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的方式獲得有關(guān)機器狀態(tài)信息的數據。但是，機器必須具備本地智能傳感器和通信基礎架構，這是獲得額外的分析能力的前提。這些傳感器是什么樣的、需要滿(mǎn)足哪些要求、有哪些關(guān)鍵特性—本文會(huì )就這些問(wèn)題以及其他問(wèn)題展開(kāi)探討。

 

機器的生命周期展示

 

關(guān)于狀態(tài)監控，可能需要考慮以下最基本的問(wèn)題：在實(shí)施必要的維護之前，設備能夠運行多長(cháng)時(shí)間？

 

一般而言，從邏輯上來(lái)說(shuō)，從發(fā)現問(wèn)題到開(kāi)始維護的間隔時(shí)間越短越好。但是，為了優(yōu)化運營(yíng)和維護成本，或者完全發(fā)揮設施的最高效率，需要熟悉機器特性的專(zhuān)業(yè)人員憑借知識經(jīng)驗來(lái)判斷。這些專(zhuān)業(yè)人員主要來(lái)自軸承/潤滑領(lǐng)域，在電機分析方面經(jīng)驗不多，屬于最薄弱的環(huán)節。專(zhuān)業(yè)人員最終會(huì )決定，根據實(shí)際的生命周期（如圖1）和實(shí)際狀態(tài)偏離正常狀態(tài)的情況，是否應當進(jìn)行維修甚至是更換。

 

圖1：機器的生命周期。

 

尚未使用的機器最初處于所謂的保修期。這屬于生命周期的早期階段，不排除這個(gè)階段會(huì )出現故障，但這種幾率相對非常小，且一般與生產(chǎn)故障有關(guān)。只有在接下來(lái)的定期維護階段，接受過(guò)相應培訓的維修人員才會(huì )開(kāi)始進(jìn)行針對性的干預。無(wú)論機器的實(shí)際狀態(tài)如何，他們都會(huì )按照指定的時(shí)間，或者在達到指定的使用時(shí)間后，對機器執行例行維護，例如，為機器換油。這種情況下，維護間隔期間出現故障的幾率也仍然非常低。隨著(zhù)機器的使用時(shí)間增加，會(huì )逐漸到達狀態(tài)監控階段。自此之后，應做好故障應對準備。圖1顯示了以下6種變化，從超聲波范圍(1)的變化開(kāi)始，接著(zhù)是振動(dòng)變化(2)。通過(guò)分析潤滑油(3)或者通過(guò)稍微提高溫度(4)，在實(shí)際發(fā)生故障之前，可以通過(guò)可感知的噪聲(5)或發(fā)熱情況(6)檢測出將要發(fā)生故障的前期跡象。振動(dòng)通常用于確認老化情況。圖2顯示了三臺相同設備在生命周期內的振動(dòng)模式。三臺機器在初始階段都處于正常范圍。但是，從中期階段開(kāi)始，根據具體的載荷情況，振動(dòng)或多或少快速增加；到后期階段會(huì )呈指數增加達到臨界范圍。一旦設備達到臨界范圍，則需要立即采取行動(dòng)。

 

圖2：振動(dòng)參數隨時(shí)間發(fā)生變化。

 

通過(guò)振動(dòng)分析實(shí)施狀態(tài)監控

 

輸出速度、齒輪比和軸承組件數量等參數與機器的振動(dòng)模式分析密切相關(guān)。一般來(lái)說(shuō)，齒輪箱導致的振動(dòng)在頻域體現為軸速的倍數，而軸承的特征頻率通常不代表諧波分量。此外，通常還會(huì )檢測湍流和氣蝕導致的振動(dòng)。它們通常與風(fēng)扇和泵中的氣流和/或液流有關(guān)，因此，一般被視為隨機振動(dòng)。它們通常呈靜止狀態(tài)，從統計特性來(lái)看，并不存在差異。但是，隨機振動(dòng)也具有循環(huán)平穩性，因此也具有統計特性。它們由機器產(chǎn)生并發(fā)生周期性變化，這與內燃機每個(gè)氣缸每個(gè)周期點(diǎn)火一次的情形類(lèi)似。

 

傳感器方向也至關(guān)重要。如果采用單軸傳感器來(lái)測量主要線(xiàn)性振動(dòng)，則必須按照振動(dòng)方向來(lái)調整傳感器。也可使用多軸傳感器記錄所有方向的振動(dòng)，但是基于其物理特性，采用單軸傳感器的噪聲更低、測量范圍更廣，帶寬也更大。

 

對振動(dòng)傳感器的需求

 

為了廣泛使用振動(dòng)傳感器來(lái)實(shí)施狀態(tài)監控，務(wù)必考慮兩個(gè)重要因素：低成本和小尺寸。以往人們通常使用壓電傳感器，如今則越來(lái)越多地使用基于MEMS的加速計。它們具有更高的分辨率、出色的漂移特性和靈敏度，以及更高的信噪比，此外，還能檢測幾乎接近直流范圍的極低頻率振動(dòng)。同時(shí)也非常節能，因此非常適合電池供電的無(wú)線(xiàn)監控系統。與壓電傳感器相比還有另一項優(yōu)勢：可以將整個(gè)系統集成到單個(gè)殼體（系統級封裝）中。這些所謂的SiP解決方案不斷集成以下其他重要功能，共同構建為智能系統：模數轉換器、帶嵌入式固件（實(shí)施專(zhuān)用預處理）的微控制器、通信協(xié)議和通用接口，此外還包括各種保護功能。

 

集成保護功能非常重要，這是因為傳感器元件受力過(guò)大會(huì )導致?lián)p壞。集成的超量程檢測功能會(huì )發(fā)出警告，或者通過(guò)關(guān)閉內部時(shí)鐘，停用陀螺儀中的傳感器組件，從而保護傳感器元件不受損害。SiP解決方案見(jiàn)圖3。

 

圖3：基于MEMS的系統級封裝（左側）。

 

隨著(zhù)CBM領(lǐng)域的需求增加，對傳感器的需求也相應增加。對于有效的CBM，對傳感器測量范圍（滿(mǎn)量程，即FSR）的要求一般為±50g。

 

由于加速度與頻率的平方成比例，所以能夠相對很快地達到這些高加速力。公式1可以證明這一點(diǎn)：

 

 

變量表示加速度，f表示頻率，d表示振動(dòng)幅度。因此，例如，振動(dòng)為1kHz時(shí)，1µm的振幅會(huì )產(chǎn)生39.5g的加速度。

 

至于噪聲性能，這個(gè)值在盡可能廣泛的頻率范圍內（從接近dc到數十kHz的中間范圍）都應該非常低，這樣，除了其他因素之外，可以在速度極低時(shí)檢測到軸承噪聲。但是，由此也可以看出，振動(dòng)傳感器制造商正面臨一個(gè)重大挑戰，尤其對于多軸傳感器而言。只有少數幾家制造商能夠提供帶寬大于2kHz、噪聲足夠低的多軸傳感器。ADI公司(ADI)已開(kāi)發(fā)出適合CBM應用的ADXL356/ADXL357三軸傳感器系列。該系列產(chǎn)品具備出色的噪聲性能和溫度穩定性。除了有限的1.5kHz（諧振頻率=5.5kHz）帶寬以外，這些加速度計仍能夠為風(fēng)輪機等低速設備提供重要的狀態(tài)監控讀數。

 

ADXL100x系列中的單軸傳感器適用于更高帶寬。它們提供高達24kHz（諧振頻率=45kHz）的帶寬，且在噪聲水平極低的情況下，提供高達±100g的g范圍。由于具有高帶寬，該傳感器系列可以檢測出旋轉機械中的大部分故障問(wèn)題（滑動(dòng)軸承損壞、失衡、摩擦、疏松、輪齒缺損、軸承磨損和氣蝕）。 

 

基于狀態(tài)的監控可以采用的分析方法

 

CBM中的機器狀態(tài)分析可以采用多種方法完成。最常見(jiàn)的方法是時(shí)域分析、頻率域分析，以及兩者共用。

 

1.基于時(shí)間的分析

 

在時(shí)域振動(dòng)分析中，會(huì )考慮有效值（均方根，即rms）、峰峰值和振動(dòng)幅度（見(jiàn)圖4）。

 

圖4：諧波振動(dòng)信號的幅度、有效值和峰峰值。

 

峰峰值反映電機軸的最大偏斜度，因此能夠得出最大載荷。振幅值則表示振動(dòng)的幅度，并且識別異常的振動(dòng)現象。但是，不會(huì )考慮振動(dòng)的時(shí)長(cháng)或者振動(dòng)期間的能量，以及振動(dòng)的破壞力。因此，有效值一般是最具意義的值，這是因為它不但考慮振動(dòng)時(shí)長(cháng)，還考慮振動(dòng)幅度值。通過(guò)分析所有這些參數對電機速度的依賴(lài)關(guān)系，可以獲得對rms振動(dòng)的統計閾值的相關(guān)性。

 

事實(shí)證明此類(lèi)分析非常簡(jiǎn)單，因為它既不需要基本的系統知識，也不需要進(jìn)行任何類(lèi)型的光譜分析。

 

2.基于頻率的分析

 

利用基于頻率的分析，可通過(guò)快速傅立葉變換（FFT）將隨時(shí)間變化的振動(dòng)信號分解為頻率分量。由此產(chǎn)生的幅度和頻率關(guān)系頻譜圖有助于監控特定的頻率分量及其諧波和邊帶（見(jiàn)圖5）。

 

圖5：振動(dòng)與頻率關(guān)系頻譜圖。

 

FFT是一種在振動(dòng)分析中廣泛采用的方法，特別是用于檢測軸承損傷。采用這種方法，可以將相應的組件分配給每個(gè)頻率分量。通過(guò)FFT，可以濾除滾動(dòng)部件與缺陷區域接觸引起某些故障時(shí)產(chǎn)生重復脈沖的主要頻率。因為它們的頻率分量不同，因此可以區分不同類(lèi)型的軸承損傷（外環(huán)、內環(huán)或滾珠軸承損傷）。但是，這需要軸承、電機和整個(gè)系統的準確信息。

 

此外，FFT流程需要提供在微控制器中反復記錄和處理振動(dòng)的離散時(shí)間塊。盡管相比時(shí)域分析，這種分析需要更強的計算能力，但它能夠進(jìn)行更詳細的損傷分析。

 

3.時(shí)域和頻域分析組合

 

此類(lèi)分析最全面，因為它兼具兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。時(shí)域中的統計分析提供系統的振動(dòng)強度隨時(shí)間變化的信息，以及它們是否處于許可的范圍內。頻域分析能夠以基本頻率的形式監測速度，同時(shí)也能夠監測準確識別故障特征所需的諧波分量。

 

對基本頻率的跟蹤尤其具有決定性，這是因為有效值和其他統計參數會(huì )隨速度而變化。如果與最后一次測量相比，統計參數發(fā)生顯著(zhù)變化，則必須檢查基本頻率，以避免誤報。

 

對于這三種分析方法，其測量的數值都會(huì )隨時(shí)間發(fā)生變化。監測系統可能首先需要記錄運行狀況，或者生成所謂的指紋。然后與不斷記錄的數據進(jìn)行比較。在偏差過(guò)大，或超過(guò)相應閾值的情況下，需要作出反應。如圖6所示，可能的反應可以是警告(2)或警報(4)。根據具體的嚴重程度，可能需要維修人員立即著(zhù)手修正這些偏差。

 

圖6：閾值和對FFT的反應。

 

通過(guò)磁場(chǎng)分析實(shí)施CBM

 

由于集成磁力計的快速發(fā)展，測量電機周?chē)碾s散磁場(chǎng)是另一種對旋轉機器進(jìn)行狀態(tài)監控的頗有前景的方法。測量采用非接觸式；也就是說(shuō)，機械和傳感器之間不需要直接連接。與振動(dòng)傳感器一樣，磁場(chǎng)傳感器也有單軸和多軸版本。

 

對于故障檢測，應從軸向（平行于電機軸）和徑向（與電機軸呈直角）測量雜散磁場(chǎng)。徑向磁場(chǎng)通常被定子鐵芯和電機外殼削弱。與此同時(shí)，還會(huì )受到氣隙磁通量的顯著(zhù)影響。軸向磁場(chǎng)是由鼠籠式轉子的電流和定子的末端繞組產(chǎn)生的。磁力計的位置和方向對于能否測量?jì)蓚€(gè)磁場(chǎng)具有決定性的作用。因此，建議選擇靠近軸或電機外殼的合適位置。同時(shí)需要測量溫度，這絕對有必要，因為磁場(chǎng)強度與溫度直接相關(guān)。因此，在大多數情況下，如今的磁場(chǎng)傳感器都包含集成式溫度傳感器。此外，還應校準傳感器，實(shí)施溫漂補償校正。

 

FFT用于對電機實(shí)施基于磁場(chǎng)的狀態(tài)監控，就像振動(dòng)測量一樣。但是，對于電機狀態(tài)評估，即使是幾赫茲到大約120赫茲范圍的低頻也足夠了。線(xiàn)路頻率顯得很突出，而出現故障時(shí)則以低頻分量頻譜為主。

 

在鼠籠式轉子的轉桿破裂的情況下，滑動(dòng)值也具有決定性的作用。它與負載有關(guān)，理想情況下無(wú)負載時(shí)為0%。采用額定負載時(shí)，對于運行正常的機器，其值在1%和5%之間，出現故障時(shí)，會(huì )相應增大。對于CBM，應該在相同的負載條件下進(jìn)行測量，以消除負載不同帶來(lái)的影響。

 

預防性維護的狀態(tài)

 

無(wú)論是哪種類(lèi)型的狀態(tài)監測，即使采用最智能的監控方案，也無(wú)法百分之百保證不會(huì )出現意外的停機、故障或安全風(fēng)險。只能降低這些風(fēng)險。然而，預防性維護越來(lái)越受關(guān)注，正在成為行業(yè)的一個(gè)重要話(huà)題。它被認為是生產(chǎn)設施未來(lái)取得可持續成功的一個(gè)明確的先決條件。然而，要做到這一點(diǎn)，需要采用獨特的技術(shù)，而且必須不斷創(chuàng )新，加速發(fā)展。盈虧赤字體現在客戶(hù)利益和成本比較中。

 

盡管如此，許多工業(yè)企業(yè)已經(jīng)認識到預防性維護的重要性，它是決定能否成功的重要因素，因此也是開(kāi)展未來(lái)業(yè)務(wù)的機會(huì )—這種機會(huì )并不僅僅局限于維修服務(wù)領(lǐng)域。盡管面臨巨大挑戰，尤其是在數據分析領(lǐng)域，預防性維護目前已具備很高的技術(shù)可行性。但是，目前預防性維護具有強烈的機會(huì )主義特征。預計未來(lái)的業(yè)務(wù)模式將主要取決于軟件組件，硬件帶來(lái)的增值份額將不斷下降?？傊?，因為機器運行時(shí)間較長(cháng)，產(chǎn)生的價(jià)值較高，目前對預防性維護的硬件和軟件的投資已經(jīng)物有所值。

 

 

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