预测性维修
预测性维护{维修}又称预知性预见性维护
预测性维护｛维修｝又称预知性预见性维护预测性维护（又称预知性预见性维护）预测性维护，也被称为预知性预见性维护，是一种基于数据和分析的维护策略，旨在提前识别和解决潜在的设备故障和问题，从而最大程度地减少停机时间和维护成本。
预测性维护通过监测设备的运行状态和性能参数，使用数据分析和模型预测技术，以及使用先进的传感器和监测设备等手段，帮助企业实现高效、可靠和可持续的设备维护管理。
一、预测性维护的意义预测性维护在现代工业和设备运营中具有重要的意义。
首先，它能够提高设备的可用性和可靠性。
传统的定期维护往往是基于时间或使用寿命来安排的，这种维护方式无法准确预测设备的真实状态和故障潜在风险，并且容易导致设备停机时间过长。
而预测性维护借助先进的传感器和监测设备，可以实时监测设备的运行状态和性能指标，及时发现设备问题，并针对性地进行维护和修复，从而提高设备的可用性和可靠性。
其次，预测性维护可以降低维护成本和维护工作量。
通过实时监测设备的运行状态，我们可以提前发现设备存在的问题并及时采取措施。
这样，就可以避免因设备故障而导致的停机和维修时间，减少维修成本和工作量。
另外，预测性维护还可以帮助企业有效规划维护资源，提高维护效率和维护质量，降低额外的维护费用。
最后，预测性维护有助于延长设备的使用寿命。
通过持续监测设备的运行状况和性能指标，我们可以提前发现设备存在的问题并及时修复，减少不必要的损伤和磨损。
这样，设备的寿命得以延长，减少了设备更换和更新的频率，进一步降低了成本和资源的浪费。
二、预测性维护的实施步骤实施预测性维护需要进行以下步骤：1. 设立监测系统：在设备上安装传感器和监测设备，实时监测设备的运行状态和性能参数。
监测数据可以包括温度、压力、振动、电流等信息。
同时，还需要建立数据采集和存储的系统，确保数据的完整和准确性。
2. 数据分析和建模：利用数据分析和数据建模技术，对监测数据进行处理和分析。
通过建立预测模型和故障诊断模型，可以准确评估设备的运行状况和故障潜在风险。
预测性维修概述
预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修（Corrective Maintenance）,又称事后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（Preventive Maintenance）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修概述
预测性维修概述Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于和方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
（Corrective Maintenance）,又称（）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
（）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修概述
预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）之阳早格格创做预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维建，正在呆板运止时，对付它的主要（或者需要）部位举止定期（或者连绝）的状态监测战障碍诊疗，判决拆备所处的状态，预测拆备状态已去的死长趋势，依据拆备的状态死长趋势战大概的障碍模式，预先造定预测性维建计划，决定呆板该当建理的时间、真量、办法战必须的技能战物资收援.预测性维建集拆备状态监测、障碍诊疗、障碍（状态）预测、维建计划收援战维建活动于一体，是一种新兴的维建办法.预测性维建没有但是正在名字称呼上有分歧，正在观念的内涵战中延上也有出进，果此又有狭义战广义预测性维建二种观念.狭义的预测性维建坐脚于“状态监测”，强调的是“障碍诊疗”，是指没有定期或者连绝天对付设备举奇迹态监测，根据其截止，查明拆备有无状态非常十分或者障碍趋势，再适时天安插维建.狭义的预测性维建没有牢固维建周期，只是通过监测战诊疗到的截止去适时天安插维建计划，它强调的是监测、诊疗战维建三位一体的历程，那种思维广大适用于过程工业战大规模死产办法.广义的预测性维建将状态监测、障碍诊疗、状态预测战维建计划多位合一体，状态监测战障碍诊疗是前提，状态预测是沉面，维建计划得出最后的维建活动央供.广义的预测性维建是一个系统的历程，它将维建管造纳进了预测性维建的范畴，通盘思量所有维建历程，曲至得出与维建活动相闭的真量.建复性维建（Corrective Maintenance）,又称事后维建（Break-down Maintenance）,是“有障碍才维建（Failure Based）”的办法，它是以设备是可完佳或者是可能用为依据的维建，只正在设备部分或者局部障碍后再回复其本初状态，也便是用坏后再建理，属于非计划性维建.防止性维建（Preventive Maintenance）又称定时维建，是以时间为依据(Time Based)的维建，它根据死产计划战体味，按确定的时间隔断举止停机查看、解体、调换整部件，以防止益坏、继收性毁坏及死产益坏.那种维建要收也便是暂时所一致采与的计划维建或者定期维建，如大、中、小建等.[编写]预测性维建最早正在西圆兴盛工业国家兴盛，预测性维建的观念源起于英文名词汇“Predictive Maintenance”，到目前为止，预测性维建已经有了几个相似的名字，那是果为正在分歧范围，分歧的人员根据自己钻研的偏偏沉面分歧，给出了分歧的翻译战分歧的定义.逃根溯源，该当从英文的定义道起.Predictive Maintenance，其英文阐明为Condition Based Maintenance（CBM）或者On-condition Maintenance.PdM普遍翻译为预测性维建或者预知性维建，而预测维建战预知维建与前里的翻译相比，只是是多字少字的问题；CBM普遍翻译为状态基维建或者鉴于状态的维建，那个翻译按英笔墨里的意义曲译过去，共时引进了“基”的观念，使翻译博业化.偶尔CBM也被翻译为预测性维建，果为它的英文本意便是对付PdM的观念阐明；On-condition Maintenance普遍翻译为视情维建，那是翻译者根据华夏人的习惯意译过去的.正在本量使用中，几其中英文名词汇偶尔被随机天拉拢，那皆无可薄非，果为它们自己是一回事.沿袭使用到即日，几个名词汇正在观念上有了一些细微的没有共.预知性维建被定义为：以设备诊疗技能为前提，分离设备障碍的履历战现状，参照运止环境及其余共类设备的运止情况，应用系统工程的要收举止概括推断分解，进而查明设备里里情况、障碍战非常十分的本量，预测隐患的死长趋势，提出防范步伐战处置对付策，那样一套要收总称为预测要收，把应用预测要收得到的截止纳进维建管造便是预知维建.它强调了预测要收，包罗了维建管造；而鉴于状态的维建战视情维建坐脚于状态，强调了状态，它们的表里依据是：板滞战拆备有自己的状态，将要出现问题的板滞或者拆备将出现一些不妨瞅察、感觉或者丈量到的旗号（如噪声、振荡、收热、裂纹或者电量的改变等）.那里状态有二层含意，一是指正在某时某刻某种条件下拆备的坐即状态，那是狭义的状态的观念.二是包罗了坐即状态的前身战后绝，指的是所有死命周期内的状态，即广义的状态观念.[编写]预测性维建死长到目前，基础上产死了自己的技能体系，如图所示.状态监测技能死长到目前，正在各工程范围皆产死了各自的监测要收，状态监测的要收依据状态检测脚法的分歧而分成许多种，时常使用的包罗：振荡监测法、噪声监测法、温度监测法、压力监测法、油液分解监测法、声收射监测法等.单道“障碍诊疗”，它是一门新死长的科教，而且越去越受到沉视，更加是正在连绝死产系统中，障碍诊疗有着非常要害的意义.依照诊疗的要收本理，障碍诊疗可分为：时频诊疗法、统计诊疗法、疑息表里分解法及其余人为智能法（博家系统诊疗、人为神经搜集诊疗等）、朦胧诊疗、灰色系统表里诊疗及集成化诊疗（如朦胧博家系统障碍诊疗、神经搜集博家系统障碍诊疗、朦胧神经搜集诊疗等）.状态预测便是根据拆备的运止疑息，评估部件目前状态并预计已去的状态.其时常使用的要收偶尔序模型预测法、灰色模型预测法战神经搜集预测法.而对付于预测要收的启垦普遍有三种基础道路：物理模型、知识系统战统计模型.正在本量应用中，可将三种道路概括正在所有，产死一种分离了保守的物理模型战智能分解要收，并不妨处理数字疑息战标记疑息的混同性障碍预测技能，对付于真止预测性维建更为灵验.维建计划是从人员、资材、时间、费用、效率等多圆里、多角度出收，根据状态监测、障碍诊疗战状态预测的截止举止维建可止性分解，定出维建计划，决定维建包管资材，给出维建活动的时间、天面、人员战真量.维建计划的造定要收普遍有障碍树推理法、数教模型剖析法、贝叶斯（Bayes）搜集法(适用于表白战分解没有决定战概率性真物)战智能维建计划法等.。
预测性维修(PredictiveMaintenance,简称
维修决策是从人员、资源、时间、费用、效益等多方面、多角度出发，根据状态监测、故障诊断和状态预测的结果进行维修可行性分析，定出维修计划，确定维修保障资源，给出维修活动的时间、地点、人员和内容。维修决策的制定方法一般有故障树推理法、数学模型解析法、贝叶斯（Bayes）网络法(适用于表达和分析不确定和概率性事物)和智能维修决策法等。
预测性维修（PredictiveMaintenance，简称PdM）
预测性维修概述
预测性维修（PredictiveMaintenance，简称PdM）是以状态为依据(ConditionBased)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预防性维修（PreventiveMaintenance）又称定时维修，是以时间为依据(TimeBased)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。
[编辑]
预测性维修的相关概念
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
各种设备维修模式
各种设备维修模式设备维修是指对各种设备进行故障排除和修复工作，以保证设备正常运行。
在现代社会中，各种设备的维修模式日益多样化，以下是其中几种常见的设备维修模式：1.预防性维修模式：预防性维修是指根据设备的使用寿命和维修需求，提前进行维修工作，以减少故障的发生。
这种模式采取定期检查设备，更换易损件，以及进行必要的调整和清洁等措施，可以延长设备的寿命，减少突发故障的发生。
2.预测性维修模式：预测性维修是指通过监测和分析设备的运行状态和数据，提前发现故障迹象，并及时进行修复。
这种模式需要利用先进的传感器和监测技术，对设备的各项参数进行实时监测，通过数据分析和故障预测算法，判断设备是否有可能发生故障，并提前采取维修措施。
3.反应性维修模式：反应性维修是指在设备发生故障后，及时采取维修措施，以恢复设备的正常运行。
这种模式通常是在设备发生故障时，由设备操作人员或维修人员进行故障排除和修复，以恢复设备的正常功能。
反应性维修模式的缺点是不能提前预防故障的发生，容易导致设备停机时间长，造成生产损失。
4.运营维修模式：运营维修是指将设备维修纳入到设备的整个运营过程中，通过优化设备的运营和维修流程，最大限度地减少故障和维修时间。
这种模式强调设备维修与生产运营的紧密结合，通过合理的维修计划和备件管理，以及人员培训和技术支持，提高设备的可靠性和稳定性。
5.外包维修模式：外包维修是指将设备的维修工作外包给专业的维修服务公司进行处理。
这种模式通过外包维修，可以将设备维修工作交给专业人员，以提高维修效率和质量。
外包维修通常采取合同制或服务合作的方式，外包方负责设备的维修工作，而设备拥有方提供维修所需的设备资料和资源。
综上所述，设备维修模式有预防性维修、预测性维修、反应性维修、运营维修和外包维修等多种形式，每种模式都有其适用的场景和特点。
随着科技的不断进步和工业生产的发展，设备维修模式也在不断演化，以更好地满足各类设备的维修需求。
设备维保管理中的预测性维护策略
详细描述
数据不全，即设备运行数据记录不完整，导致模型无 法全面分析设备性能变化；数据错误，即设备运行数 据记录存在误差，影响模型准确度；数据噪声，即设 备运行数据中混入了无关信息，干扰模型对设备性能 变化的识别。
模型准确度问题
总结词
预测性维护策略依赖于高准确度的模型进行设备性能 预测，但实际应用中模型的准确度往往受到限制。
提高生产效率
延长设备使用寿命
稳定的设备运行状态有助于提高生产效率 和质量，增强企业的竞争力。
科学的维护策略能够延长设备的使用寿命 ，降低资产折旧和更新换代的成本。
预测性维护的历史与发展
起源
预测性维护的概念起源于20世纪70年代，最初主要用于工 业设备的故障诊断和监测。
技术发展
随着传感器技术、数据分析技术和智能监测技术的发展，预测性 维护的应用范围不断扩大，逐渐成为设备维保管理的重要手段。
设备状态监测
实时监测
通过在线监测系统实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况。
定期检查
定期对设备进行全面检查，了解设备的整体状况和潜在问题。
故障诊断与预测
故障诊断
通过分析监测数据和运行状态，确定 设备是否存在故障以及故障的类型和 程度。
故障预测
根据设备的运行历史和监测数据，预 测设备可能出现的故障和问题，提前 采取措施预防。
感谢您的观看
THANKS
案例二：化工设备的预测性维护
化工设备的预测性维护
化工设备在连续运行过程中，由于高温、高压、腐蚀等恶劣环境，故障率较高。预测性维护通过实时 监测化工设备的各项参数，及时预警，确保生产线的稳定运行，提高生产效率。
案例三：轨道交通设备的预测性维护
轨道交通设备的预测性维护
预测性维修概述
猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）是以状况为根据(Condition Based)的维修,在机械运行时,对它的重要（或须要）部位进行按期（或持续）的状况监测和故障诊断,剖断设备所处的状况,猜测设备状况将来的成长趋向,根据设备的状况成长趋向和可能的故障模式,预先制订猜测性维修筹划,肯定机械应当补缀的时光.内容.方法和必须的技巧和物质支撑.猜测性维修集设备状况监测.故障诊断.故障（状况）猜测.维修决议计划支撑和维修运动于一体,是一种新兴的维修方法.猜测性维修不但在名字称呼上有不合,在概念的内在和外延上也有出入,是以又有狭义和广义猜测性维修两种概念.狭义的猜测性维修容身于“状况监测”,强调的是“故障诊断”,是指不按期或持续地对设备进行状况监测,根据其成果,查明设备有无状况平常或故障趋向,再合时地安插维修.狭义的猜测性维修不固定维修周期,仅仅经由过程监测和诊断到的成果来合时地安插维修筹划,它强调的是监测.诊断和维修三位一体的进程,这种思惟广泛实用于流程工业和大范围临盆方法.广义的猜测性维修将状况监测.故障诊断.状况猜测和维修决议计划多位合一体,状况监测和故障诊断是基本,状况猜测是重点,维修决议计划得出最终的维修运动请求.广义的猜测性维修是一个体系的进程,它将维修治理纳入了猜测性维修的范畴,全盘斟酌全部维修进程,直至得出与维修运动相干的内容.修复性维修（Corrective Maintenance）,又称过后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方法,它是以设备是否无缺或是否能用为根据的维修,只在设备部分或全体故障后再恢复其原始状况,也就是用坏后再补缀,属于非筹划性维修.预防性维修（Preventive Maintenance）又称准时维修,是以时光为根据(Time Based)的维修,它根据临盆筹划和经验,按划定的时光距离进行停机检讨.解体.改换零部件,以预防破坏.继发性破坏及临盆损掉.这种维修办法也就是今朝所广泛采取的筹划维修或按期维修,如大.中.小修等.[编辑]猜测性维修最早在西方蓬勃工业国度鼓起,猜测性维修的概念源起于英文名词“Predictive Maintenance”,到如今为止,猜测性维修已经有了几个类似的名字,这是因为在不合范畴,不合的人员根据本身研讨的着重点不合,给出了不合的翻译和不合的界说.追根溯源,应当从英文的界说谈起.Predictive Maintenance,其英文说明为Condition Based Maintenance（CBM）或On-condition Maintenance.PdM一般翻译为猜测性维修或预知性维修,而猜测维修和预知维修与前面的翻译比拟,仅仅是多字少字的问题;CBM一般翻译为状况基维修或基于状况的维修,这个翻译按英文字面的意思直译过来,同时引入了“基”的概念,使翻译专业化.有时CBM也被翻译为猜测性维修,因为它的英文原意就是对PdM的概念说明;On-condition Maintenance一般翻译为视情维修,这是翻译者根据中国人的习惯意译过来的.在现实应用中,几个中英文名词有时被随机地组合,这都无可厚非,因为它们本身是一回事.沿袭应用到今天,几个名词在概念上有了一些细微的不同.预知性维修被界说为：以设备诊断技巧为基本,联合设备故障的汗青和近况,参考运行情形及其它同类设备的运行情形,应用体系工程的办法进行分解断定剖析,从而查明设备内部情形.故障和平常的性质,猜测隐患的成长趋向,提出防备措施和治理对策,如许一套办法总称为猜测办法,把应用猜测办法得到的成果纳入维修治理就是预知维修.它强调了猜测办法,包含了维修治理;而基于状况的维修和视情维修容身于状况,强调了状况,它们的理论根据是：机械和设备有本身的状况,即将消失问题的机械或设备将消失一些可以不雅察.感到或测量到的旌旗灯号（如噪声.振动.发烧.裂纹或电量的转变等）.这里状况有两层寄义,一是指在某时某刻某种前提下设备的即时状况,这是狭义的状况的概念.二是包含了即时状况的前身和后续,指的是全部性命周期内的状况,即广义的状况概念.[编辑]猜测性维修成长到如今,根本上形成了本身的技巧体系,如图所示.状况监测技巧成长到如今,在各工程范畴都形成了各自的监测办法,状况监测的办法根据状况检测手腕的不合而分成很多种,经常应用的包含：振动监测法.噪声监测法.温度监测法.压力监测法.油液剖析监测法.声发射监测法等.单讲“故障诊断”,它是一门新成长的科学,并且越来越受到看重,尤其是在持续临盆体系中,故障诊断有着平常重要的意义.按照诊断的办法道理,故障诊断可分为：时频诊断法.统计诊断法.信息理论剖析法及其它人工智能法（专家体系诊断.人工神经收集诊断等）.隐约诊断.灰色体系理论诊断及集成化诊断（如隐约专家体系故障诊断.神经收集专家体系故障诊断.隐约神经收集诊断等）.状况猜测就是根据设备的运行信息,评估部件当前状况并估计将来的状况.其经常应用的办法有时序模子猜测法.灰色模子猜测法和神经收集猜测法.而对于猜测办法的开辟一般有三种根本门路：物理模子.常识体系和统计模子.在现实应用中,可将三种门路分解在一路,形成一种联合了传统的物理模子和智能剖析办法,并可以或许处理数字信息和符号信息的混杂性故障猜测技巧,对于实现猜测性维修更为有用.维修决议计划是从人员.资本.时光.费用.效益等多方面.多角度动身,根据状况监测.故障诊断和状况猜测的成果进行维修可行性剖析,定出维修筹划,肯定维修包管资本,给出维修运动的时光.地点.人员和内容.维修决议计划的制订办法一般有故障树推理法.数学模子解析法.贝叶斯（Bayes）收集法(实用于表达和剖析不肯定和概率性事物)和智能维修决议计划法等.。
设备维修中的预测性维护技术的使用方法
设备维修中的预测性维护技术的使用方法随着科技的不断进步和技术的发展，预测性维护技术在设备维修领域中的重要性越来越受到重视。
采用预测性维护技术可以及时发现设备的问题，并在设备故障之前进行维修，降低了设备损坏和停机的风险。
本文将介绍设备维修中的预测性维护技术的使用方法，包括故障检测、数据分析、模型建立和维修策略优化。
首先，预测性维护的第一步是故障检测。
通过实时监测设备的状态参数，如温度、压力、振动、电流等，可以及时发现异常情况。
这些状态参数通常通过传感器收集并传输到中央控制系统进行分析。
一旦系统检测到状态参数超过预设的阈值，就会发出警报，提示操作人员需要进行维修。
因此，在设备维修中使用预测性维护技术，设备的故障检测是至关重要的一步。
其次，数据分析是预测性维护的核心环节。
通过对大量的历史故障数据进行分析，可以建立设备的故障模式和故障发展趋势。
这些故障模式和趋势可以用于开发预测性维护的算法和模型。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习和人工智能等。
统计分析主要用于描述和总结数据的基本特征，如平均值、标准差和相关系数。
机器学习和人工智能则可以用于发现数据中的隐藏关系和模式，并预测设备的故障概率。
在数据分析的基础上，可以建立预测模型来预测设备的剩余寿命和故障发生的可能性。
预测模型通常使用时间序列分析、回归分析、神经网络等方法来建立。
时间序列分析可以利用设备的历史数据来预测未来的故障发生时间和概率。
回归分析则可以通过设备的状态参数和其他相关因素来建立预测模型。
神经网络是一种强大的建模方法，可以通过大量的训练数据来建立复杂的预测模型。
建立预测模型是预测性维护技术的关键步骤，它可以为设备维修提供准确的预测结果。
最后，基于预测模型的结果，可以进行维修策略的优化。
维修策略的优化主要包括维修时间和维修方式的选择。
通过合理的维修时间安排，可以最大程度地减少设备的停机时间和维修成本。
同时，根据设备的故障类型和严重程度，选择合适的维修方式，可以提高设备的可靠性和维修效率。
预测性维修实施方案
预测性维修实施方案
预测性维修是一种基于设备状态监测和分析的维修策略，它可以帮助企业在设备出现故障之前进行预测和预防性维护，从而降低维修成本，提高设备可靠性和生产效率。
本文将介绍预测性维修的实施方案，帮助企业更好地利用这一维修策略。
首先，实施预测性维修需要建立完善的设备监测系统。
这包括传感器的安装、数据采集和存储系统的建立，以及数据分析和预测模型的构建。
企业可以选择不同的监测技术和设备，如振动监测、红外热像仪、超声波检测等，根据设备的特点和工作环境进行选择和部署。
其次，建立合理的维修预警机制是预测性维修的关键。
通过对监测数据的实时分析和处理，可以及时发现设备的异常状态和潜在故障，提前预警维修需求。
企业可以制定不同的预警级别和应对措施，以便在设备出现故障之前进行相应的维修和保养。
另外，预测性维修还需要建立专业的维修团队和技术支持。
这包括培训维修人员的技能和知识，建立维修数据库和知识库，以及与设备供应商和专业机构建立合作关系，共同开展设备监测和维修工作。
最后，实施预测性维修需要建立完善的绩效评估和改进机制。
企业可以通过设备可靠性指标、维修成本、设备利用率等指标对预测性维修的效果进行评估，及时发现问题和改进空间，并不断优化预测性维修方案，提高其效果和可持续性。
综上所述，预测性维修实施方案需要建立完善的设备监测系统、合理的维修预警机制、专业的维修团队和技术支持，以及完善的绩效评估和改进机制。
通过这些措施的实施，企业可以更好地利用预测性维修策略，降低维修成本，提高设备可靠性和生产效率。
希望本文的内容可以帮助企业更好地实施预测性维修，取得更好的维修效果和经济效益。
预测性维修概述
），简称预测性维修（Predictive MaintenancePdM预测性维修概述是以状态为依据）预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）部位进行定需要(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或装备状态未期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性支持。
维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
．Break-down 事后维修Corrective Maintenance）,又称（（修复性维修的方式，它是以设备是否完”Failure Based,是）“有故障才维修（Maintenance）好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
）又称定时维修，是以时间为依据（Preventive Maintenance预防性维修和经验，按规定的时间间隔进行停机检的维修，它根据生产计划(Time Based)查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
设备维保的预测性维修和故障预防
预测性维修和故障预防对于确保设备正常运行、减少意外停机时间、提高生产效率和降低维护成本至 关重要。通过预防潜在故障和及时修复问题，这两种策略有助于提高设备可靠性和延长使用寿命。
预测性维修和故障预防的对比
01
预测性维修侧重于通过监测和分析设备运行数据来预测潜在故障，而 故障预防侧重于定期检查和维修设备以防止故障发生。
及时处理设备问题
对于发现的设备问题，应及时 进行处理，避免问题扩大导致
更严重的故障。
对于无法立即解决的问题， 需要制定维修计划，并采取 临时措施确保设备安全运行
。
及时反馈设备问题：对于发现 的设备问题，需要及时向上级 或相关部门反馈，以便进行更
深入的分析和维修。
制定设备维护计划
01
根据设备的运行状况、使用频率等制定合理的维护计划。
03 定期评估设备故障预测模型的准确性和可靠性， 根据实际情况进行调整和优化。
制定维修计划
根据设备故障预测结果和预 防性维修措施，制定详细的 维修计划。
对维修过程进行跟踪和监督 ，确保维修计划的顺利实施 和设备正常运行。
确定维修人员、工具、备件 等资源的需求，以及维修时 间、地点等安排。
根据维修结果和设备运行情 况，及时调整维修计划，提 高设备维护效率。
预测性维修和故障预防的优缺点
优点
预测性维修 - 能够提前发现潜在问题 ，减少意外停机时间，提高设备可靠
性。
故障预防 - 定期维护可以确保设备正 常运行，延长使用寿命，降低意外故 障风险。
缺点
预测性维修 - 需要投资昂贵的监测设 备和数据分析技术，对人员技能要求 较高。
故障预防 - 可能导致过度维护，增加 不必要的维护成本，或者在设备出现 隐蔽问题时未能及时发现。
制造业设备预测性维护解决方案
制造业设备预测性维护解决方案第一章预测性维护概述 (2)1.1 预测性维护的定义与重要性 (2)1.2 预测性维护与传统维护的区别 (3)1.3 预测性维护的发展趋势 (3)第二章设备数据采集与处理 (4)2.1 设备数据采集方法 (4)2.2 数据预处理与清洗 (4)2.3 数据存储与管理 (5)第三章设备故障诊断技术 (5)3.1 常见故障诊断方法 (5)3.1.1 信号处理方法 (5)3.1.2 人工智能方法 (5)3.1.3 专家系统方法 (5)3.2 故障诊断模型的建立与优化 (6)3.2.1 数据预处理 (6)3.2.2 模型选择与训练 (6)3.2.3 模型评估与优化 (6)3.3 故障诊断结果的可视化展示 (6)3.3.1 柱状图 (6)3.3.3 折线图 (6)3.3.4 热力图 (6)第四章预测性维护算法与应用 (7)4.1 常用预测性维护算法 (7)4.1.1 机器学习算法 (7)4.1.2 深度学习算法 (7)4.1.3 模型融合算法 (7)4.2 算法选择与模型训练 (7)4.2.1 算法选择 (7)4.2.2 模型训练 (8)4.3 模型评估与优化 (8)4.3.1 模型评估 (8)4.3.2 模型优化 (8)第五章设备状态监测与预警 (9)5.1 设备状态监测技术 (9)5.2 预警阈值的设定与调整 (9)5.3 预警信息的实时推送 (9)第六章维护策略制定与优化 (10)6.1 维护策略的类型与选择 (10)6.1.1 预防性维护策略 (10)6.1.2 预测性维护策略 (10)6.1.3 故障后维护策略 (10)6.1.4 选择维护策略 (10)6.2 维护计划的制定与执行 (11)6.2.1 维护计划制定 (11)6.2.2 维护计划执行 (11)6.3 维护策略的优化与调整 (11)6.3.1 维护策略优化 (11)6.3.2 维护策略调整 (11)第七章预测性维护系统集成与应用 (12)7.1 系统架构设计 (12)7.2 系统功能模块划分 (12)7.3 系统集成与部署 (13)第八章预测性维护项目管理 (13)8.1 项目策划与立项 (13)8.1.1 需求分析 (13)8.1.2 目标设定 (14)8.1.3 方案设计 (14)8.1.4 预算编制 (14)8.1.5 项目立项 (14)8.2 项目实施与监控 (14)8.2.1 资源配置 (14)8.2.2 项目进度管理 (14)8.2.3 风险管理 (14)8.2.4 质量管理 (14)8.2.5 沟通与协调 (14)8.3 项目验收与后期维护 (15)8.3.1 项目验收 (15)8.3.2 成果交付 (15)8.3.3 培训与指导 (15)8.3.4 后期维护 (15)8.3.5 成果评估与改进 (15)第九章预测性维护的安全与合规 (15)9.1 数据安全与隐私保护 (15)9.2 合规性要求与标准 (16)9.3 安全与合规的风险评估与应对 (16)第十章预测性维护的未来发展趋势 (16)10.1 技术创新与应用 (16)10.2 行业应用的拓展 (17)10.3 国际化发展与合作 (17)第一章预测性维护概述1.1 预测性维护的定义与重要性预测性维护（Predictive Maintenance, PM）是指通过对设备运行状态的实时监测、数据分析和故障预测，实现对设备潜在故障的早期识别和预警，从而有针对性地进行维护和保养的一种维护策略。
设备维保的预测性维修与健康管理
PART 04
预测性维修与健康管理的 关键技术
传感器技术
传感器技术是实现预测性维修与健康管理的基础，通过在设备上安装传感器，可 以实时监测设备的运行状态、温度、压力、振动等参数，为后续的数据分析提供 原始数据。
高精度、高稳定性的传感器是保证预测性维修与健康管理准确性的关键，同时需 要考虑传感器的寿命、耐久性和可靠性，以确保数据的准确性。
状态评估
根据设备的运行数据和历史数据，评估设备的健康状况 ，预测设备可能出现的故障。
故障预测与诊断
故障预测
基于设备的运行数据和历史数据，利用算法和模型， 预测设备在未来一段时间内可能出现故障的概率。
故障诊断
根据设备的故障表现和历史数据，分析故障原因，确 定故障类型，为维修策略制定提供依据。
维修策略制定与优化
要点二
详细描述
航空发动机是飞机的心脏，其性能直接关系到飞行安全。 预测性维修通过对发动机运行数据的实时监测和分析，提 前发现潜在故障，有效预防发动机故障的发生。
航空发动机的预测性维修主要依赖于先进的传感器和监测 系统，实时收集发动机的各种运行参数，如温度、压力、 振动等。通过对这些数据的分析，可以判断发动机的工作 状态，预测可能出现的故障，并采取相应的维修措施。这 不仅可以减少非计划停机时间，提高发动机的使用寿命， 还能确保飞行的安全性。
PART 05
预测性维修与健康管理的 挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
总结词
随着设备维保过程中数据量的增加，数 据安全和隐私保护成为重要挑战。
VS
详细描述
需要采取有效的加密和安全措施，确保数 据不被非法获取和使用。同时，应制定严 格的数据使用规定，限制对敏感数据的访 问。
设备维保的预测性维护技术及案例
总结词
生产线设备故障预测有助于提高生产效率和降低维护 成本，通过监测生产线设备的运行状态和参数，预测 设备未来故障趋势，提前采取措施进行维修和保养。
详细描述
生产线设备通常由多个设备和系统组成，其运行状态 直接影响生产效率和产品质量。通过安装传感器和监 测系统，实时监测生产线设备的振动、温度、压力等 参数，以及流量、速度等性能指标，结合数据分析技 术，可以预测设备故障趋势，提前进行维修和保养， 确保生产线的稳定运行和产品质量。同时，还可以优 化设备运行参数和工艺流程，提高生产效率和降低能 耗。
技术实施难度与挑战
预测性维护技术需要借助传感器、数据分析工具和算 法等先进技术，实施难度较大，需要专业的技术支持 和培训。
数据安全与隐私保护问题：预测性维护技术需要收集 设备的运行数据和状态信息，涉及到数据安全和隐私 保护问题，需要采取相应的措施保障数据安全和合规 性。
数据安全与隐私保护问题
要点一
数据安全
预测性维护技术涉及大量设备运行数据和敏感信息，需要 采取有效的加密和安全措施，确保数据不被非法获取和使 用。
要点二
隐私保护
在收集和使用设备运行数据时，应尊重用户的隐私权，避 免泄露个人和企业的敏感信息。
THANK YOU
感谢观看
设备维保的预测性 护技术及案例
contents
目录
• 预测性维护技术概述 • 预测性维护技术实施步骤 • 预测性维护技术案例分析 • 预测性维护技术的优势与挑战
01
预测性维护技术概述
定义与特点
定义
预测性维护是一种设备维护策略，通过运用传感器、监测设备和数据分析技术，对设备运行状态进行实时监测和 预测，以确定设备可能出现的故障和性能下降，从而采取相应的维护措施。
预测性维护与全面生产维护区别及作用
预测性维护与全面生产维护区别及作用▼02预测性维护预测性维护，简单理解就是通过各种方法诊断早期故障隐患和缺陷，并在周期性检修时间内进行隐患和缺陷的消除。
预测性维修诊断方法包括：1.生产员工在班前的检查、设备维护人员日常的巡回检查，这是基于经验、图纸、维护手册和基准，通过五感（眼、耳、鼻、手、口）或自制的简单工具进行的手动诊断方式；2.利用专业监测仪器或理化分析方法，如振动分析、油液铁谱分析、油液理化分析、红外成像分析、红外温度分析等手段，对设备进行周期性的监测，结合经验和专业知识技能，判断设备存在的隐患和缺陷，也称为自动诊断方式；3.利用设备自带或外加的传感器，结合工艺和质量相关数据，通过数据建模，构建基于物联网的自诊断系统（也被称为工业互联网平台）。
预测性维护属于维修性范畴，难度在于如何提高预测性诊断的准确性，这包括传感器精度、诊断经验和技能知识的积累，预测性模型等复杂条件。
发展预测性维护，有利于提升制造效率，降低维护成本，是值得大力提倡的维修模式。
▼03预防性维护预防性维护属于可靠性范畴，是指设备本体的一些零部件，受制于经济性或工艺的制约，在通过可靠性试验后，确定输出的定期维修建议，以确保设备在设计寿命内的稳态可靠度。
在制造过程设计时，冗余设计是首要考虑的，这包含材料冗余、尺寸冗余和精度冗余，在通过相关可靠性检测和试验后，确定出各个部件的使用寿命，如某部件在试验中加工5000次，就会出现损坏，根据正常加工节拍，我们规定在5000次加工周期之前必须做出更换。
由于系统的复杂性会影响到子系统的可靠度，如整机可靠度要求是0.99，它由10个零部件组成，每一个零部件的可靠度必须达到0.999。
这给设计成本、可靠性能力、运行能耗带来风险，故优先考虑对设备结构进行简化，提倡专用设备设计和购置。
预防性维护在复杂设备和系统是不可或缺的一部分，但不适合大范围应用，除了影响维护成本和维护时间（影响生产计划）以外，在设备本身和工业备件供应质量低下的情况下，还会造成越修越坏，越坏越修的状况。
预测性维护在工业应用中的概述
预测性维护在工业应用中的概述预测性维护，在工业应用中扮演着越来越重要的角色。
它的出现为工业生产带来了前所未有的优势，不仅可以及时避免故障的发生，还能够实现设备的准确保养。
一、什么是预测性维护？预测性维护(Proactive Maintenance)，简称PdM，是一种通过监测设备运转状态，实现对机器设备需求、保养及维修的一种方法。
通过采用各种预测性维护技术，如振动监测、红外扫描、超声波检测等对机器设备进行监测，电脑会使用复杂的算法预测哪些机器需要维护和保养。
与常规维修不同，预测性维护的维修行为不是在设备出现故障时才进行，而是依照设备故障的预测分析，提前安排工作任务。
二、预测性维护的优势1、提高设备使用寿命在传统的保养模式下，针对设备进行保养、检查和修复都是按照制造商的建议或预约安排。
当设备出现意外损坏或需要更换的时候，就会带来生产停机，损失生产能力和产出。
而预测性维护则可以避免设备预测到的故障困扰。
2、降低维修和成本费用传统的保养和维修预算通常很固定，不管是在任何时候还是任何预算情况下，都会进行操作。
但是，如果一台机器只用了50%的生命周期就遇到了故障，那么通常需要进行高成本的修理工作。
借助于预测性维护，能够定期监测机器当前的维护状态，使公司能够谨慎地规划数字的预算，以及有效的资源利用，同时提高预算的透明度。
公司可以避免因不必要的修理和保养工作而造成大量的开支。
3、增强设备安全性在生产过程中，每台设备均必须保持良好的运行状况，尤其是设备安全。
故障运作可能导致更大的机械损坏和员工安全隐患，并有可能导致大规模生产中断。
而预测性维护的操作就会让我们在之前就察觉到问题，有足够时间采取措施，防范潜在的风险。
三、预测性维护技术1、振动分析技术振动分析可以监测机器的振动并使之变得定量，以获得有关机器本身和机器零部件的状态信息。
当机器件或机器设备运作异常时，会产生不同频率的振动。
计算机程序可将这些振动信号转换为可读取的信号图，分析出机器设备的状况信息。
设备的预测性维护的流程
设备的预测性维护的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!设备预测性维护的全面流程解析在现代工业生产中，设备的高效运行和可靠性是企业生产力的关键因素。
公司行政维修类型分类
公司行政维修类型分类
公司行政维修类型主要包括以下四种：
1. 定期维修：这是一种预防性维修，主要根据设备的使用寿命、运行状况和维修经验，确定设备的维修时间和内容。
定期维修可以避免设备出现故障，提高设备的可靠性和稳定性。
这种维修方式适用于一些重要设备或者设备故障后果比较严重的设备。
2. 故障维修：这是一种补救性维修，主要指设备出现故障之后，对设备进行维修，使其恢复到正常状态。
故障维修的及时性对于企业来说非常重要，因为设备故障可能会对企业的生产造成重大影响。
3. 改善维修：这是一种改进性维修，主要是通过对设备进行改造和升级，提高设备的性能和效率，延长设备的寿命。
改善维修需要针对设备的具体缺陷和不足进行改进，适用于一些对企业生产有重要影响的设备。
4. 预测性维修：这是一种预测性维修，主要是通过使用各种传感器和技术手段，对设备的运行状态进行监测和预测，提前发现并解决设备可能出现的故障。
预测性维修可以减少设备故障的概率，提高企业的生产效率。
总的来说，企业需要根据设备的不同特点和使用情况，选择适合的维修方式，保证设备的正常运行，提高设备的寿命和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
预测性维修PdM
PdM M）是通过采用振动、热成像、润滑分析、
预测性维修（Pd
电机电流分析、工艺流程参数监控等技术手段提前发现机器
故障、并在机器最终失效之前将故障排除的一种高级维修模
式，也称状态检修（CBM）。
在被动维修和传统的预防性维修、定期检修体制中引入预测
性维修，可以显著地减少非计划性停机、减少过维修，提高
计划检修的有效性，延长设备无故障运行时间。
一方面由于用于支持预测性维修所需要的专业设备较为昂贵，另一方面，企业要培养和保有从事预测性维修的专业人才也是一大挑战。
SKF的预测性维修服务合同为您解决这样的问题。
SKF面向各工业行业的客户提供一次性或长期的预测性维修服务，基于对各种类型旋转设备功能的认识和设备失效模式与影响的理解，我们可以为您的关键旋转设备量身定制预测性维修服务包，将SKF 在振动、热成像、润滑分析、电机电流分析等方面的专长有效地综合应用于设备状态监测和故障诊断中，为您提供专家建议。
SKF与众不同的是，由于我们对轴承和旋转机械的深刻了解，我们还可以将预测性维修项目中收集到的数据用于失效根本原因分析，以从根本上克服同样故障的重复出现。
SKF的预测性维修服务专长于以下类型的旋转设备，但不局
限于这些设备：
y工业风机/风扇
y泵
y电机
y齿轮箱
y皮带机
y辊子
y压缩机
y破碎机
y磨盘
y……
资产管理预测性维修服务y振动分析
y红外热成像
y润滑分析
y电机分析
y远程诊断
状态监测产品
机械服务维修服务解决方案
修复服务
客户化产品服务培训振动分析
对旋转机械而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相关的，振动检测具有直接、实时和故障类型覆盖范围大的特点。
因此，振动检测是针对旋转机械的各种预测性维修技术中的核心部分，其它预测性维修技术，如热成像、油液分析、电机电流分析等则是振动检测技术的有效补充。
在客户实施的振动预测性维修项目中，SKF服务工程师的职责不仅是帮助我们的客户人员掌握有关软硬件设备的使用，更重要的是，我们有足够的能力和丰富的经验帮助客户人员有效地掌握振动分析技术。
当然，您也可以委托SKF进行振动数据的采集和分析，不需要为拥有振动检测系统而进行固定资产投资和雇佣这方面的专业人员，减少因人员变动对预测性维修项目的影响风险。
SKF服务工程师不仅装备有最先进的离线或在线的振动监测系统，功能强大的分析软件。
我们的可靠性服务工程师有全球统一的执业标准，他们都通过了美国无损检测协会（ASNT）振动分析方面的培训和
相应级别的认证。
更重要的是，他们长期工作于各种现场，有丰富的诊断经验，还有SKF强大的应用工程师和专家团队的支持。
我们可以承接一次性的振动检测与故障诊断服务合同，也可以与客户签订长期的服务合同。
通过振动可检测的设备故障类型
y不对中
y不平衡
y机械松动
y齿轮啮合类故障
y轴承损伤
y润滑不良或受污染
y电机转子/定子故障
y共振
y轴弯
y叶片通过频率
y……
振动培训
SKF可以响应您在振动分析方面的各种需要，包括以公共课程的
方式向您传授振动分析技术和使用技巧。
振动分析应用案例
案例一：离线和在线监测相结合用于某纸厂的压榨辊
背景信息：
某纸厂压榨辊:长11,620mm；外直径1,540mm；两端轴承间
距：10,550mm；重4,400kg。
2003年8月计划检修期间更换了该压榨辊。
在该纸机上装有在线监测系统，包括对压榨辊的监测。
计划检修结束，重新开机，还未来得及装回在线监测系统的传感器。
为弥补这一段“空白”时间，客户在计划检修前后都使用SKF Microlog便携式数采器来采集振动数据。
检测时压榨辊转速为252RPM，
更换后（03年8月25日）压榨辊旋转频
率及其谐波
4293CPM
轴承内圈缺陷频率及其谐波
更换前（03年8月14日）
图1.加速度包络gE趋势图图2.频谱图
阶段二：8月30日，利用短暂的15分钟停机时间，装
回在线监测系统，在频谱图上印证了这一问题，并进一
步加强监控。
轴颈划伤
内圈断裂
图3.更换下来的压榨辊轴承内圈断裂，轴颈划伤
二次更换压榨辊后，在线监测系统检测到振动已
经降下来了（如图4所示）。
本次成功诊断避免了14个小时的非计划性停机！
价值回报
图5.振动加速度包络频谱上发现轴承外圈缺陷频率及其谐波。