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机器预测性维护是如何进行的

以新一代信息技术为代表的革命正在给传统工业带来变革,通过传感器采集大量的设备数据,分析机器性能效率和实现机器预测维护,这种被誉为工业4.0的模式已经成为现代工业的重要趋势。

那么这种预测性维护需要监视哪些数据?从数据里能挖掘出怎样的价值效益?这将是设备维护专员必需要了解和掌握的知识。

采集设备的基本参数

在工厂的监控系统中,温度是一个常用的测量值,许多机器监控应用程序都要求记录温度参数。这些数据可能出现在电气设备中,用于测量电机、涡轮机等运行温度状态,也有可能是烤箱温度分析或者用于研发的气候室、试验台等。

温度数据记录器搭配有常见类型的温度传感器,包括热电偶、RTD和热敏电阻等。市场有提供广泛的温度数据记录器选择,具有各种功能选项,如通信、存储和通知功能,以满足各种项目的需求。温度记录仪分带显示和不带显示器,有无线的也有局域网通讯的,甚至有多达数百个输入的多通道系统。

此外,交流和直流参数也是一个经常使用的采集对象,常见的数据记录会测量设备的输入或输出电压和电流,例如用户监测风力涡轮机中的电流。这些测量大致可以分为两类:交流和直流。

交流方面,常见的电压测量应用包括读取数据,以确保机器设备在制造商推荐的电压范围内工作。各种交流电压和电流数据记录器都可以使用内置的传感器来支持特定的电压和/或电流范围。但是,除少数例外,大多数数据记录器不能直接测量交流电压或电流,因此需要外部传感器将需要测量的参数转换为数据记录器可以测量的信号。


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