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（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生故障的可能性，即故障預測。對振動監測技術產生了一定興趣，作了一些深度的了解。

早期的傳統工業設備運維，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”，高頻振動監測數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象，對旋轉類設備而言，絕大多數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振動烈度也較低，但當其內部零部件發生磨損、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，隨著物聯網和人工智能技術的不斷發展，許多制造、軌道交通、電力、冶金、石化等行業紛紛引入了智能運維系統，實現了設備在線監測和分析，能夠在設備狀態變得異常時，向監測系統發出報警并及時處理。智能運維系統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節。在這一系列環節中，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監測模型，實現對不同類型設備的精準監測和管控，為企業的設備維護管理提供更加高效、安全的手段。工業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。

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，并將信號傳輸到信號分析單元進行分析。

信號分析單元通常包括一個數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的措施來修復設備或預防潛在故障。總的來說，工業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）技術來進行工業設備震動故障預測。

預測性維護是一種基于設備歷史數據和分析方法來預測未來故障發生的技術。對于工業設備來說，可以通過監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監測，收集震動信號數據。然后，可以使用一些機器學習算法和模型來對這些數據進行處理和分析，以預測設備故障發生的概率和時間。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據進行訓練，并不斷優化和改進。

一旦預測模型發現設備存在故障風險，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生。振動監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智能領域的快速發展，工業設備智能化也在傳統制造業遍地開花，智能振動傳感器的問世讓振動數據得到了更加深度、有效的挖掘利用，原始振動波形數據的采集分析為設備的故障預測帶來更多信息，讓振動監測更為精密。

振動監測網絡拓撲

振動監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，在故障發生早期，振動便會產生變化，依賴于采集振動數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了。先進的設備預測性維護解決方案提供商還會開發智能分析及診斷輔助工具等，為用戶提供更加直觀、便捷的振動監測體驗。

工業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展漸漸拉開帷幕，振動監測作為一種技術手段，其精準性及便捷性也在發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，是工業數智化變革的決心與方向。