（來源：智（zhì）能製造趨勢）

在某個烘絲機項目實施的過程中，需要增加（jiā）振動傳感器用（yòng）於檢測、分（fèn）析設備是（shì）否存在故障或可能在未來的某（mǒu）個時間會發生故（gù）障的可能性，即故障預（yù）測（cè）。對振動監測（cè）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（de）檢修師（shī）傅可（kě）以經由聽音棒（bàng）、壓力儀表等工（gōng）具（jù）的輔助對設備運行情況（kuàng）進行判（pàn）斷。後來，電子檢測輔助工具如筆式測振（zhèn）儀（yí）等，開始廣泛應用在日常設備巡（xún）檢工作中，離線點檢（jiǎn）成為工業維護的主流方式。用戶對振動的理解不再局限於人工判斷中簡單的“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（shú）知。高科技手段的逐步（bù）普及，也為振動監測和（hé）故障診斷提供（gòng）了更多可能性。

振動是一種普遍存在的現象，對（duì）旋轉類設備而言，絕大多數故障都與（yǔ）機械運動或（huò）振動密切相關。一台設計合理、運轉健（jiàn）康的機械設備常（cháng）規振動烈度也較低，但當其內部零部件發生（shēng）磨損、錯位、鬆動、密封不（bú）嚴等細微變化時，振動的能量就會隨（suí）之產生不同（tóng）的變化，因此振動加劇是設備即將發生故障的重（chóng）要（yào）標誌之一，也是設備運維過程中判斷設（shè）備運轉（zhuǎn）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，許多製造、軌道交通、電（diàn）力、冶金、石化（huà）等行業紛紛引入了智能運維係統，實現了（le）設備（bèi）在線監（jiān）測（cè）和分析（xī），能夠在設備狀態變得異常時，向監測係統發出報警並及時處理。智能運維係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（le）不必要的生產停機和人員傷亡。

振動信號分析是（shì）智能運維係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。在這一係列環節中，借助人工（gōng）智能技術如深度學習、機器（qì）學習（xí）等方法，可以從複雜的振（zhèn）動信號中提取有意義的特征用於（yú）診斷故障，預測設備壽命，並且可以形成個性化的健康（kāng）狀態監測模型，實現對不同類型設備的精準（zhǔn）監（jiān）測和管控，為企業的設備維護（hù）管理提供（gòng）更（gèng）加（jiā）高效、安全的手（shǒu）段。工業設備震動故障（zhàng）檢測技術是一種常見的無損檢測方法，可以（yǐ）用於（yú）檢（jiǎn）測工業設（shè）備的震動情況，包括旋（xuán）轉機械（xiè）、壓縮機、泵等。該技術通過傳感器或振動檢測儀器來測量震（zhèn）動信號，並通過分析來確定設備的健康狀態。

振動傳感器（qì）

通常情況下，使用振動傳感（gǎn）器來測量設備的加速度，速度和位移信號。傳感器將信號（hào）發送給（gěi）震動檢測裝置，通常包括一個信號（hào）采集器和一（yī）個（gè）信號分（fèn）析單元。信號采集器用於記錄傳感器的輸出（chū），並（bìng）將信號傳（chuán）輸到（dào）信號（hào）分析單元（yuán）進行分析。

信號（hào）分析單元通常包括（kuò）一個數字（zì）信號處理器和一些（xiē）信號處理算法，用於從測量的信號中提取（qǔ）有用的信息。這些信息可以用於確定設備的健康狀（zhuàng）況，例如是（shì）否存在軸承損壞、偏心、不平衡或其他問題。基於這些信息，工程師可以采取（qǔ）適當的措施來修複設備或預防潛在故（gù）障。總的來（lái）說，工業設備震動故障檢（jiǎn）測（cè）技術是一（yī）種非常有效的（de）無損檢測方法，可以降低設備故障（zhàng）率，提高生產（chǎn）效率（lǜ），減少維護成本和停機時間。除了震動（dòng）故障檢（jiǎn）測技術（shù）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（yī）種基於設備曆史數據和分析方法來預測未來故障發生的技術。對於工業設備來說，可以通過監測設備的震動信號來對（duì）設備（bèi）進行（háng）預測性（xìng）維護（hù）。

首先，需要對設備（bèi）進行連續監測，收集震動信號數（shù）據。然後，可以使用一些機（jī）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（rú），可以使用（yòng）神（shén）經網（wǎng）絡模型或支持（chí）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（shǐ）用曆史數據進行訓練，並不斷優化和改進。

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（bèi）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（hé）生產效益，減少生產（chǎn）成本和損失。

振動圖譜示例（lì）

總的來說，預測性維護技術（shù）是一種非常重要的技術，可以在震動故障檢測（cè）技術的基礎上，更加有效（xiào）地（dì）預防設備故障的發（fā）生。振動監測是（shì）指應用振動傳感器對機（jī）械設備振動信號進行采集、處（chù）理，並結合被（bèi）監（jiān）測對象的曆史狀況，定位故障點位、分析故障原因的一種預測性維護（hù）手段，具有診斷直接、監測實時和故障類型覆蓋範圍廣的特點。

機械故障分類（lèi）

可以理解為振（zhèn）動監測為機械設備提供了一個反饋記錄，它可以捕捉並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（shù）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（xīn）片技術（shù）及AI智能領（lǐng）域（yù）的快速發展（zhǎn），工業設備智能化也在傳統（tǒng）製造業遍地開（kāi）花（huā），智能振動傳感器的問世讓（ràng）振動數據（jù）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（cè）帶來更多信息，讓（ràng）振動監測更為精密。

振動監測（cè）網絡拓（tuò）撲

振動監測的（de）核心原理（lǐ）是通過（guò）分析振動圖譜來定位故障點位及原因。速度、加（jiā）速度作為振（zhèn）動（dòng）的基礎（chǔ）要素，速度/加速（sù）度頻譜圖、速（sù）度/加速度波形圖則是振動（dòng）分析的基礎圖譜（pǔ）。除此之外，還有趨勢圖（tú）、包（bāo）絡譜圖等用以輔助判斷故障。下麵（miàn）我們來看一個軸承早期故障及潤（rùn）滑不良案例中的實（shí）際圖譜匯總, 以下列舉了一些（xiē）振（zhèn）動圖譜：

常用圖譜

加速度包絡譜圖，常用於軸承（chéng）故障判斷

上述圖譜可（kě）以看（kàn）出，在故（gù）障發生早期，振動便會產生變化，依（yī）賴於采集振動數據的準確性及完（wán）整性，再通過對圖（tú）譜的綜合分析，即可完成設備故（gù）障（zhàng）點位及原因的判斷（duàn），故障超（chāo）前（qián）預警也就可以輕鬆實現了。先進的設（shè）備預測性維護解決方案提供商還（hái）會開發智能（néng）分析及診斷輔助工具等，為用（yòng）戶提供（gòng）更（gèng）加直觀、便捷的振動監測體驗。

工業設備智能（néng）運維的舞台已（yǐ）經隨著人（rén）工智能（néng）化及芯片技（jì）術的發展漸漸拉開帷幕，振動監（jiān）測（cè）作為一種技術手段，其精準性（xìng）及（jí）便捷性也在發生著日新月異（yì）的變化。無線技術、多（duō）軸振動采（cǎi）集（jí）、高防（fáng）護等級、邊（biān）緣計算功能、私有化部署等等，用戶的需求也在不（bú）斷升級與更新，唯一不變的，是工業數智化變（biàn）革的決心與（yǔ）方向。