【最佳实践】如何正确使用无线传感器进行状态监测?

无线传感器易于安装,即使在危险或难以到达的地方也是如此。一旦安装了无线传感器,维护团队成员就可以避免重复前往资产所在区域,以对这些资产进行定期测量。图片来源:Fluke

作者 | John Bernet

无线传感器可以为状态监测应用提供实时信息,帮助用户在出现维护问题之前就发现它们。

状态监测是主动确定机器何时需要维护的一个好方法。收集资产状况的实时数据,可提供准确、最新的资产健康状况。这使公司可以更有效地使用资源,而不必依赖日历来计划维护活动。对于经常发生随机故障的资产(例如旋转机械),基于日历的维护往往是无效的。无论资产的类型如何,状态监测都是减少计划外停机时间和生产缺口,并帮助提高公司利润的一种更好的选择。

状态监测系统通常从无线传感器开始。利用无线传感器监控机器,可以让用户了解哪些机器需要检查或维护。当利用无线传感器连续监视设备时,在参数偏离正常值时会提醒用户。一旦安装,它们会24/7 连续监视资产,并在条件达到特定阈值时触发警报。

无线传感器还提高了安全性和效率。它们易于安装,即使是位于危险区域或难以到达区域的资产也是如此。一旦安装了传感器,维护团队成员就可以避免重复前往资产所在区域,以对这些资产进行定期测量。

下一步是诊断潜在故障及其严重性,以便用户可以计划最佳的纠正措施。许多技术可以检测机器故障及其严重性。通过使公司资产、需求和预算与可用技术相匹配,用户可以提高可靠性并最大程度地利用资源,降低维护成本。

 状态监测方法 

尽早发现潜在故障的预测性技术方法,并不是在每种情况下都是最佳选择。早期检测技术通常需要昂贵的诊断工具和维护团队培训,才能使用这些工具并解释数据。

在提供给用户的故障报警数量与诊断故障所需的时间和成本之间,取得恰当的平衡是关键。最佳行动时间,并不总是越早越好。

哪些状态监测方法可能最适合公司的需求?以下是4种常见方法中的一些技术考虑。

1

油液分析

能够及早发现故障监测润滑剂、磨损和污染可以对资产状况提供多方面的了解,并可以在任何实际损坏发生之前提醒用户注意潜在问题。对于可能难以进行振动分析的低速机械(<5 rpm),油液分析可能会很有用。油液分析可以省去过早更换机油所花费的时间和材料,从而节省资金。获取油样和解释通过油液分析获得的数据可能很复杂,而且使用实验室会增加额外成本。并非所有资产都有可以分析的油样。

2

超声波分析

可以发现油液分析无法做到的事情,例如可以在非常早的阶段就发现轴承磨损或疲劳,无需更换,只需对其进行润滑。分贝读数反映了摩擦力,分贝读数过高,可能表明由于摩擦力太大而导致潜在故障。在工厂环境噪声中,超声波可以识别人无法识别的频率,利用这些声音来检测泄漏(例如压缩空气或蒸汽)。超声波也可用于低速机器。

3

振动监测分析

已经出现了几十年,因此振动模式和异常情况已得到充分记录。它们易于遵循;通常不需要广泛的培训或经验。振动分析还可以识别最常见的机械故障:不平衡、松动、未对准和轴承问题。它可以提前12 到18 个月发现故障,这样可以在资产仍然正常运行的情况下,有足够时间做出反应,而不会过早地更换或维修,造成浪费。

由于可以在故障降低资产性能之前就检测出故障,因此有时间诊断故障的严重程度,并规划必要的维护措施而不会影响生产。

4

热成像分析

可以发现电流导致的热点、连接不良、轴承过热、管道堵塞、储罐液位问题和其它问题。将振动与热成像结合使用,可以防止旋转资产损坏。

无线传感器可以传达与所有这些方法有关的实时信息。通过监测诸如容量、温度、压力或声音之类的可测量条件,并在相关质量发生变化或达到某个阈值时发送信号,无线传感器使用户可以立即了解潜在的故障。

 无线状态监测的4个建议 

更改维护程序时,最佳实践是从一个小型试点程序开始,并随着时间的推移而不断发展扩大,而不是尝试立即更改所有内容。这样一来,维护团队和组织的领导者就可以接受变更带来的积极影响。

状态监测可提供有关故障的报警,并可以据此安排维修时间,而不会造成计划外停机和生产损失。为了实现成功的无线状态监测,可以参考以下4个建议:

1. 进行临界分析。密切关注对盈亏线影响最大的资产有积极意义。如果尚未对其进行连续监测,那么这些资产就是无线传感器的理想选择。

2. 识别可能的资产故障。

3. 考虑团队的培训、经验和预算,选择最适合识别这些故障模式的技术。

4. 对来自无线传感器的数据进行趋势分析,以在最有利的时间计划和执行维护活动,从而减少计划外的停机时间并延长资产的使用寿命。

关键概念: 

■ 无线传感器可以为状态监测应用提供实时信息。

■ 状态监测工具包括油液、超声、振动和热成像分析等。

■ 实施状态监测的步骤包括执行关键性分析和识别潜在故障。

思考一下: 

在您的工厂中, 哪些机器将从无线传感器中受益最多?

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