電動機是現(xiàn)代工業(yè)運營的支柱，驅動著各個行業(yè)的機械和工藝。因此，依賴它們的每個設施都不遺余力地確保其最佳性能，以保持運營完整性并最大限度地減少停機時間。實現(xiàn)這一目標取決于一個良好的維護計劃，該計劃由數(shù)據(jù)建立了堅實的基礎。這就是電動機診斷的作用所在，它可以提供關鍵信息，使定期維修盡可能有效，最終節(jié)省更多的時間、金錢和人力。

電機診斷系統(tǒng)涉及一系列電氣、動態(tài)和靜態(tài)測量，用于監(jiān)測電機的狀態(tài)。通過適當?shù)姆治?，他們提供的?shù)據(jù)可以轉化為檢測故障、管理故障和采取干預措施（如獲得電機倒帶服務）的寶貴見解。

請繼續(xù)閱讀，我們將進一步探討它們對電機性能和壽命的影響。

電機診斷及其與預測性維護的關系

預測性維護（PdM）利用從這些診斷技術收集的數(shù)據(jù)來預測電機何時可能發(fā)生故障，從而僅在必要時執(zhí)行維護操作。PdM將重點從任意的、基于時間的時間表轉移到基于狀態(tài)的方法，在這種方法中，根據(jù)實際的運動健康狀況進行維修或更換。

電機診斷在預測性維護中起著至關重要的作用，原因有幾個：

1.數(shù)據(jù)驅動決策

診斷提供了分析電機當前狀況所需的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過先進的算法、機器學習模型或模式識別系統(tǒng)進行處理，以預測潛在的故障。然后，維護團隊可以就是否進行維修、調整或更換做出明智的決定。

2.減少計劃外停機時間

由于電機故障導致的計劃外停機可能代價高昂。由電機診斷提供動力的預測性維護通過在早期階段識別故障，大大降低了意外故障的可能性。這允許在低運營需求期間進行有計劃的維護，優(yōu)化正常運行時間。

3.延長電機壽命

通過持續(xù)監(jiān)測電機健康狀況，并在小問題演變?yōu)橹卮蠊收现凹右越鉀Q，預測性維護延長了電機的壽命。這減少了頻繁更換的需要，從而最大限度地減少了新設備的資本支出。

4.增強性能優(yōu)化和能源效率

對電機功能的診斷分析可以幫助發(fā)現(xiàn)新的方法來擠出更多的性能，使該裝置始終以峰值效率和輸出運行。說到效率，它還可以確定電機消耗超過必要能量的區(qū)域，并允許及時調整，隨著時間的推移可以節(jié)省大量能源。

5.成本節(jié)約

由電機診斷驅動的預測性維護策略的實施通過減少不必要的維修頻率來降低維護成本。它還通過簡化維護計劃降低了勞動力成本，并防止了與災難性故障相關的高昂成本。

狀態(tài)監(jiān)測：一種實時方法

雖然預測性維護側重于預測故障和安排維護，但狀態(tài)監(jiān)測（CM）是在電機安裝后立即對電機性能進行持續(xù)實時觀察。CM涉及使用傳感器和物聯(lián)網設備，全天候監(jiān)控關鍵參數(shù)（如溫度、振動和功耗），提供電機運行狀態(tài)的即時反饋。

狀態(tài)監(jiān)測的實時性允許立即檢測異常，這些異?？梢栽谟绊懴到y(tǒng)之前得到解決。電機診斷通過持續(xù)分析數(shù)據(jù)并提醒操作員偏離正常運行條件，構成了有效狀態(tài)監(jiān)測的基礎。

診斷和監(jiān)測的使能技術

電機診斷的進步及其與PdM和CM系統(tǒng)的集成在很大程度上是由技術驅動的。關鍵推動因素包括：

物聯(lián)網（IoT）：

物聯(lián)網通過將傳感器和診斷設備連接到集中監(jiān)控平臺，徹底改變了狀態(tài)監(jiān)測。這允許從遠程位置持續(xù)收集和分析運動數(shù)據(jù)，縮短對問題的響應時間，并能夠更詳細地了解運動健康狀況。

人工智能（AI）和機器學習（ML）

AI和ML算法通過從歷史數(shù)據(jù)中學習來增強預測電機故障的能力。這些模型可以識別可能無法通過人類分析檢測到的微妙模式和趨勢，從而進一步提高故障預測的準確性。

云計算

云平臺存儲和處理來自多個電機和站點的大量數(shù)據(jù)。這個集中式數(shù)據(jù)存儲庫有助于進行高級分析和交叉比較，從而實現(xiàn)更全面的診斷和維護方法。

先進的傳感技術

現(xiàn)代傳感器，如無線振動和溫度傳感器，提供高精度的實時數(shù)據(jù)。這些傳感器通常與物聯(lián)網設備集成，實現(xiàn)遠程監(jiān)控和診斷功能。

結論

通過提供對運動健康的見解，診斷使設施能夠從被動維護策略轉變?yōu)橹鲃泳S護策略，降低成本，延長設備壽命，并最大限度地減少停機時間。因此，制定電動機診斷計劃對您的維護計劃的有效性有重大影響，并最終影響您組織的盈利能力。