预测性维护的重要性

早在20世纪60年代，许多公司就意识到，通过对旋转设备的运行状况进行常规监测，有可能获得对影响持续有效运行的运行或其他问题的预先警告。 这种早期预警提供了时间，可以在灾难性故障发生之前将机器从运行中移除，并进行小的维修和调整。

这种维护理念被称为预测性维护（PdM），自20世纪80年代初以来，随着基于微处理器的数据采集器的引入，这种维护理念得到了升级。 许多机器的运行特性，如温度、压力、油况、振动和性能，可以通过趋势来识别变化。 然而，预测性维护的一个明显漏洞是无法轻松准确地识别电气设备的故障，如电机、变压器、螺线管和其他类似设备。 其主要原因之一是缺乏可用的、易于使用的预测性维护仪器来测试电机和其他电气设备。

预测性维护工具应该是：
– 手持式
– 易于使用
– 提供常规单位的产出

实施预测性维护

实施一个成功的预测性维护计划需要的不仅仅是购买仪器和采集数据。 成功实施的预测性维护项目需要对PdM流程有一个完整的了解。

成功的预测性维护包括三个阶段–检测、分析和纠正。 这些阶段中的每一个都有其重要的方面。 如果走捷径，跳过或合并阶段，就会产生问题。

探测

检测阶段包括定期监测所选设备的运行特性。 这些数值是有趋势的，与该机器或类似机器以前记录的数据进行比较，然后与预定的或公布的标准进行比较，和/或审查任何变化。

在检测阶段，数据收集过程应迅速而谨慎地进行，目的是为了尽可能多地监测机器。

当检测到一个变化时，可能需要额外的数据，以确定机器状态变化的原因。 这是在分析阶段完成的。
在大多数情况下，在检测阶段取得的MCA™数据可能足以识别发展中的短路或其他绕组问题。 但有时，需要进行额外的数据或测试，以更准确地确定问题。
在检测过程中为进行更详细的分析而进行这些测试通常是浪费时间，因为这会减慢检测过程。 大多数有经验的预测性维护部门已经认识到将这两个过程分开的重要性。

分析报告

分析过程涉及采取比检测过程更多、也许是不同类型的测试。 这种额外的测试可能需要将电机与负载断开，转动轴或分离电机引线，需要更多的时间来获取数据。 由于在检测过程中通常只有少数机器表现出任何显著的变化，因此在检测过程中只采集识别变化所需的数据，一旦检测到变化，再回头进行更详细的查看，通常会更有时间效益。
然而，如果工厂地点偏远或有其他访问限制，这些可能证明在检测过程中采取更详细的数据是合理的。

纠正

纠正阶段涉及纠正和消除引发分析的问题。 这可能需要清洁电机，拧紧连接处，或完全重新收起电机。 确切的纠正和修理类型由分析决定。

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