虹科方案 | 工业物联网“杀手级”应用—预测性维护

预测性维护的必要性

随着新一轮科技革命和产业变革的兴起，工业物联网、大数据、人工智能等技术正与经济社会各领域加速渗透融合。由于市场竞争对精细化成本管控的要求，设备的重要性越来越凸显，设备的维护对策也必然从响应式维护，稳步升级到预防性维护，并进一步升级到预测性维护。

目前设备的维护有三种方式：事后维护、预防性维护和预测性维护。事后维护是在设备产生故障后采取措施进行维护，是一种成本较大的维护方式。预防性维护属于提前维护，是一种基于时间、性能等条件对设备进行有计划无目标的维护，更多是依赖于经验进行维护。预测性维护则是对设备进行状态监测及健康评估，根据需要进行维护，相比于事后维护和预防性维护，这种维护方式具有智能化、降低维护成本、减少停机时间等特点。

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预测性维护方式

预测性维护根据组件可以分为硬件、解决方案和服务，预测性维护服务主要包含咨询、维护、支持和系统集成。根据监测方式可以分为超声波监测、振动监测、红外热成像、电流监测、温度监测和油液分析等，其中振动监测是主要的设备预测性维护方式，能在不拆卸设备的情况下判断设备早期故障并确定故障部位。

通过数据分析统计，目前工厂的故障主要由机械类、控制类、程序类、通讯类等类型组成，其中机械类故障是占比最多的一种，因为设备在运动过程中会对各个部件产生不同的作用力，随着时间的增加，就会产生各种不同的机械故障，比如轴承磨损、松动、共振动机械类故障。

这些不同的故障会造成设备的不同程度的机械振动，因此振动监测也是机械类故障最有效的检测技术。常见的振动监测方式有便携式振动监测系统、在线振动监测系统、无线振动监测系统等，每种监测方式具有不同的特点及应用场景。虹科在故障监测领域积累了丰富的经验，提供了一种智能无线振动监测方案，可应用在持续运转的旋转设备中。

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虹科无线振动监测方案

虹科无线振动监测方案主要包括Accel 310高分辨率无线振动系统、全自动诊断平台以及预测门户。在该方案中，用户可以获取到资产每小时振动和温度标量数据，也可以获得每天一次的振动诊断分析，从而实现对资产的全天候故障监测。在全自动诊断平台的支持下，结合丰富的数据库以及先进的算法，可以获得准确的故障信息，并登录预测性门户查看资产、工厂和企业的健康评分，从而获得优先维护建议。

（1）Accel 310无线振动传感器

■振动+温度一体化的压电型传感器；

■采样率可达到26.7KHz，可以检测到10KHz的FFT；

■特有的冲击解调功能，可检测转速低至350rpm的机器故障；

■ Wirepas mesh网络，传感器打开后会自动搜索到附近的网关并连接；

■3.6V锂亚硫酰氯电池，在标准使用情况下使用寿命可超过3年。

（2）Accel 310无线振动网关

■采用Wirepas mesh网络，提供可靠的通信方式；

■网关和云平台已做好预先配置；

■可快速配置以太网\WIFI\蜂窝网络将Accel 310系统连接到云平台；

■根据应用场景需求，可以选择IP20或者IP66/IP67两种防护等级的型号。

（3）全自动诊断平台

■可应用6000+诊断规则，1200+故障诊断条件，以及40+工业机器识别各种机器类型的故障；

■可即时处理振动测量值，并为每台机器提供故障诊断、故障严重程、维修建议和维修优先级。

（4）预测性门户

■可通过电脑或手机网页快速登录，随时随地查看设备资产健康状况和工厂绩效；

■车间经理或者企业决策者都可以收到出现的故障、生产风险、业务指标等警报；

■可查看无线振动系统硬件的状态，确保无线系统的正常运行。

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应用案例

案例1

某化工企业需要对车间内的离心泵进行状态监测，轴承作为旋转设备的关键组成部分，是常见的机械故障产生位置。我们推荐客户使用虹科无线振动监测系统对轴承进行故障监测，从2022年4月开始到4月中旬，无线振动系统检测到轴承严重程度的急剧增加，专家诊断平台建议检查轴承润滑。用户检查并发现润滑油已经用完，处理完润滑油泵后，仅仅过了5分钟，数据趋势显著下降，并且随着时间的推进，趋势保持平缓状态，从而避免了轴承因缺少润滑油而产生更加严重的故障。

案例2

某水处理工厂需要对水泵的振动进行监测，水泵的故障通常有轴承磨损、叶片磨损、轴不对中等。我们向客户推荐了虹科无线振动监测方案，通过一段时间的使用，无线振动监测系统检测到冲击趋势增加，显示7.1g的水平高于允许限值6.0，通过诊断分析后表明轴承有磨损。专家自动振动系统建议用户停机检查，用户拆卸泵时发现滚动轴承轴承保持架损坏，随后更换轴承，冲击解调趋势降低，2022年6月8日冲击解调显示轴承健康范围为4g至5g。

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总结

作为工业物联网行业的重要应用，预测性维护日益受到市场重视，进一步推进了制造业发展向智能化新模式的转变。通过虹科提供的一套无线振动监测解决方案，实现了对工业资产的实时预测性维护，减少了计划外的维护以及安全事故，从而降低了企业年度维护支出。同时，也有效增加了资产寿命，提高了生产运营时间，保障企业效益。