重磅巨献，全面进击 解读巴鲁夫状态监测

预测性维护

预测性维护可以定义为收集机器运行时的信息，以帮助对机器的健康状况、维修和可能的改进做出决策，从而在任何计划外故障之前达到最大的运行能力。机械维护的发展是由于人们要求通过降低维护成本来提高利润。以下是这些维护理念的发展历程。

- 被动式维护

- 预防性维护

- 预测性维护

预测性维护的好处

经验证明，建立预测性维护的工厂，可以使工厂的生产效率得到提高

- 提高机械可靠性--减少 "计划外故障"

- 降低维护成本--了解要解决的确切问题。

- 增加生产--优化机器能力

- 更低的能耗--更少的振动通常意味着更少的摩擦。

- 延长轴承的使用寿命--减少振动和润滑故障。

- 提高产品质量--减少振动，提高成品率

为了实施预测性维护、维修或更换工作，传感器、工艺链和工件的状态信息至关重要。

在机器运行时对其进行连续的状态监测，可以实时提供信息，确保生产过程的正确控制和利用。这在降低了成本的同时，也优化了生产效率。

机器监控在提高机器运行效率的同时，也直接改善了开发和设计。监控功能还可以优化人员部署。

P-F区间是指从有可能检测到故障状况到功能失效的时间。不同的技术有不同的P-F区间。例如，当考虑检测轴承故障(滚子轴承的正常磨损)的预测性维护时，一些用于检测轴承故障的预测性任务/技术。一些用于检测轴承故障的预测性技术是 :

- 振动分析

- 油品分析

- 声学分析(轴承噪声)

- 热成像(轴承温度)

- 烟雾

振动被认为是判断平衡(整体振动)、轴承缺陷和部件受力等动态条件的最佳运行参数。许多机械故障表现为振动过度。

对于旋转机械或者时序运动机构，比如电机、泵、风机、导轨等在运行过程常见的问题有问题：

机械摩擦 - 轴承故障、摩擦叶轮、叶片拖曳、气蚀…

部件疲劳 - 偏差、松动、不平衡、结构性问题

机械冲击 – 物体卷入，叶片碰撞、时序不当

滚动轴承损坏

过热 – 负荷过大、润滑不足、电气问题

巴鲁夫状态监控传感器BCM可以监测不同的物理参数，包括机械本身以及所处环境。

这样我们就可以通过一个传感器来综合判断您的设备所处的状态。

X、Y、Z 3轴振动 – 速度，加速度

温度

相对湿度

环境压力

并通过内嵌的数据处理功能将大量原始数据计算为我们需要的状态信息

振动速度[每根测量轴+量级]

RMS, 峰间值, 平均值, 标准差, 最小值, 最大值

振动加速度[每根测量轴+量级]

RMS, 峰值

这消除了将原始数据繁琐而复杂的传输到单独的评估设备或在外部系统中计算有用值的麻烦。相反，可以直接从传感器获得有意义的信息，这些信息可以直接用于分析和评估。您可以通过标准化的IO-Link协议便捷地对传感器进行参数设置，同时使传感器中的分析个性化匹配您的具体应用条件。

对于功率大于15kW以及转速在120 r/min 和15 000 r/min之间的通用工业旋转机械我们常用的振动规范是ISO-10816-3，这种强大的内嵌数据处理功能将在实际应用过程中带来极大的便利。

我们直接将标准值配置在传感器中并可以通过IO-Link进行方便的参数调用或者自行设置

另外我们可以根据我们的需要对每个轴的参数设置预报警和主报警，并通过IO-Link传输到上位系统中。

另外对于整个机械运转结构测量哪个点的振动以及如何安装也是极具挑战的关键因素。

一般来说，抗磨轴承的振动最好在轴承的负荷区进行监测。设备设计往往限制了在这个区域收集数据的能力。只需选择能提供最佳信号的测量点即可。

- 位置--总是在机器上的同一点测量

- 方位--应从三个方向测量振动：

A 轴向

H 水平方向

V 垂直方向

- 角度--始终垂直于表面(90°±10°)

- 压力--压力必须保持在一个恒定的压力。为了达到最佳效果，请使用磁性底座。

巴鲁夫状态监测传感器尺寸达到了惊人的0.00064平方米几乎和拇指一样大小。这对于空间比较狭小的设备监测非常有优势。

同时BCM可以在一个传感器上同时测量同一个点位三个方向上的振动数据，极大的降低了成本以及传感器部署的难度。

为了确保传感器能够准确的反馈实际的振动数据，BCM提供螺丝安装和磁性底座安装两种方式。

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