（來源：智能制造趨勢）

在某個烘絲機項目實施的過程中，需要增加振動傳感器用于檢測、分析設備是否存在故障或可能在未來的某個時間會發(fā)生故障的可能性，即故障預測。對振動監(jiān)測技術產生了一定興趣，作了一些深度的了解。

早期的傳統(tǒng)工業(yè)設備運維，常常采用人工巡檢。手摸、耳聽，經驗豐富的檢修師傅可以經由聽音棒、壓力儀表等工具的輔助對設備運行情況進行判斷。后來，電子檢測輔助工具如筆式測振儀等，開始廣泛應用在日常設備巡檢工作中，離線點檢成為工業(yè)維護的主流方式。用戶對振動的理解不再局限于人工判斷中簡單的“震感大、噪聲大、升溫高”，高頻振動監(jiān)測數(shù)據的挖掘在設備維護領域逐漸被人們熟知。高科技手段的逐步普及，也為振動監(jiān)測和故障診斷提供了更多可能性。

振動是一種普遍存在的現(xiàn)象，對旋轉類設備而言，絕大多數(shù)故障都與機械運動或振動密切相關。一臺設計合理、運轉健康的機械設備常規(guī)振動烈度也較低，但當其內部零部件發(fā)生磨損、錯位、松動、密封不嚴等細微變化時，振動的能量就會隨之產生不同的變化，因此振動加劇是設備即將發(fā)生故障的重要標志之一，也是設備運維過程中判斷設備運轉健康與否的重要條件之一。

目前，隨著物聯(lián)網和人工智能技術的不斷發(fā)展，許多制造、軌道交通、電力、冶金、石化等行業(yè)紛紛引入了智能運維系統(tǒng)，實現(xiàn)了設備在線監(jiān)測和分析，能夠在設備狀態(tài)變得異常時，向監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)出報警并及時處理。智能運維系統(tǒng)大幅提高了預測維護和故障預警的準確性和及時性，也避免了不必要的生產停機和人員傷亡。

振動信號分析是智能運維系統(tǒng)中的一項關鍵技術，主要包括信號采集、信號處理、特征提取、故障判別和故障診斷等環(huán)節(jié)。在這一系列環(huán)節(jié)中，借助人工智能技術如深度學習、機器學習等方法，可以從復雜的振動信號中提取有意義的特征用于診斷故障，預測設備壽命，并且可以形成個性化的健康狀態(tài)監(jiān)測模型，實現(xiàn)對不同類型設備的精準監(jiān)測和管控，為企業(yè)的設備維護管理提供更加高效、安全的手段。工業(yè)設備震動故障檢測技術是一種常見的無損檢測方法，可以用于檢測工業(yè)設備的震動情況，包括旋轉機械、壓縮機、泵等。該技術通過傳感器或振動檢測儀器來測量震動信號，并通過分析來確定設備的健康狀態(tài)。

振動傳感器

通常情況下，使用振動傳感器來測量設備的加速度，速度和位移信號。傳感器將信號發(fā)送給震動檢測裝置，通常包括一個信號采集器和一個信號分析單元。信號采集器用于記錄傳感器的輸出，并將信號傳輸?shù)叫盘柗治鰡卧M行分析。

信號分析單元通常包括一個數(shù)字信號處理器和一些信號處理算法，用于從測量的信號中提取有用的信息。這些信息可以用于確定設備的健康狀況，例如是否存在軸承損壞、偏心、不平衡或其他問題。基于這些信息，工程師可以采取適當?shù)拇胧﹣硇迯驮O備或預防潛在故障。總的來說，工業(yè)設備震動故障檢測技術是一種非常有效的無損檢測方法，可以降低設備故障率，提高生產效率，減少維護成本和停機時間。除了震動故障檢測技術外，還可以使用預測性維護（PDM）技術來進行工業(yè)設備震動故障預測。

預測性維護是一種基于設備歷史數(shù)據和分析方法來預測未來故障發(fā)生的技術。對于工業(yè)設備來說，可以通過監(jiān)測設備的震動信號來對設備進行預測性維護。

首先，需要對設備進行連續(xù)監(jiān)測，收集震動信號數(shù)據。然后，可以使用一些機器學習算法和模型來對這些數(shù)據進行處理和分析，以預測設備故障發(fā)生的概率和時間。例如，可以使用神經網絡模型或支持向量機等算法來構建預測模型，預測設備的故障概率和時間。這些模型可以使用歷史數(shù)據進行訓練，并不斷優(yōu)化和改進。

一旦預測模型發(fā)現(xiàn)設備存在故障風險，就可以通過提前安排維護和檢修來避免設備故障的發(fā)生。這種方法可以大大降低設備故障率，提高運行效率和生產效益，減少生產成本和損失。

振動圖譜示例

總的來說，預測性維護技術是一種非常重要的技術，可以在震動故障檢測技術的基礎上，更加有效地預防設備故障的發(fā)生。振動監(jiān)測是指應用振動傳感器對機械設備振動信號進行采集、處理，并結合被監(jiān)測對象的歷史狀況，定位故障點位、分析故障原因的一種預測性維護手段，具有診斷直接、監(jiān)測實時和故障類型覆蓋范圍廣的特點。

機械故障分類

可以理解為振動監(jiān)測為機械設備提供了一個反饋記錄，它可以捕捉并記錄設備的每一次微小振動數(shù)據。振動診斷的理論和測量方法都已經較為成熟，成為無損檢測技術中常見、便捷、有效的機械故障的診斷技術手段之一。

近年來，隨著芯片技術及AI智能領域的快速發(fā)展，工業(yè)設備智能化也在傳統(tǒng)制造業(yè)遍地開花，智能振動傳感器的問世讓振動數(shù)據得到了更加深度、有效的挖掘利用，原始振動波形數(shù)據的采集分析為設備的故障預測帶來更多信息，讓振動監(jiān)測更為精密。

振動監(jiān)測網絡拓撲

振動監(jiān)測的核心原理是通過分析振動圖譜來定位故障點位及原因。速度、加速度作為振動的基礎要素，速度/加速度頻譜圖、速度/加速度波形圖則是振動分析的基礎圖譜。除此之外，還有趨勢圖、包絡譜圖等用以輔助判斷故障。下面我們來看一個軸承早期故障及潤滑不良案例中的實際圖譜匯總, 以下列舉了一些振動圖譜：

常用圖譜

加速度包絡譜圖，常用于軸承故障判斷

上述圖譜可以看出，在故障發(fā)生早期，振動便會產生變化，依賴于采集振動數(shù)據的準確性及完整性，再通過對圖譜的綜合分析，即可完成設備故障點位及原因的判斷，故障超前預警也就可以輕松實現(xiàn)了。先進的設備預測性維護解決方案提供商還會開發(fā)智能分析及診斷輔助工具等，為用戶提供更加直觀、便捷的振動監(jiān)測體驗。

工業(yè)設備智能運維的舞臺已經隨著人工智能化及芯片技術的發(fā)展?jié)u漸拉開帷幕，振動監(jiān)測作為一種技術手段，其精準性及便捷性也在發(fā)生著日新月異的變化。無線技術、多軸振動采集、高防護等級、邊緣計算功能、私有化部署等等，用戶的需求也在不斷升級與更新，唯一不變的，是工業(yè)數(shù)智化變革的決心與方向。