预测性维护和状态监控  机器视觉应用

　　根据机器本身的数据进行维护，机器视觉预测性维护对于智能工厂至关重要。预测性维护使用户可以根据来自机器本身的实时数据更准确地预测何时需要维护机器。

　　准确跟踪机器性能并在故障发生之前进行预测的能力正在帮助制造商提高生产率并减少浪费的时间和成本。

　　预测性维护是什么？为何如此重要？

　　预测性维护是跟踪关键机器组件（例如电动机）的性能的过程，以较大程度地减少维修所需的停机时间。预测性维护使用户可以根据来自机器本身的实时数据更准确地预测何时需要维护机器。

　　传统上，工厂经理依赖于机器制造商提供的预防性维护计划，包括在建议的时间表上定期更换机器组件。但是，这些时间表只是机器何时需要维修的估计，机器的实际使用会较大地影响这些估计的可靠性。

　　例如，如果轴承过早磨损或电动机过热，则机器可能需要比预期的更快的服务。此外，如果长时间未发现问题，则问题可能会升级为进一步损坏机器并导致代价高昂的计划外停机。预测性维护有助于避免这些问题，从而节省时间和成本。

　　预测性维护解决方案的关键要素

　　1、状态监测

　　振动和温度指示机器是否正常，状态监视通过允许用户识别机器性能的关键变化，在预测性维护中起着关键作用。监测的一个重要条件是振动。机器振动通常是由不平衡，未对准，松动或磨损的零件引起的。

　　随着振动的增加，可能会损坏机器。通过监视电动机，泵，压缩机，风扇，鼓风机和齿轮箱的振动是否增加，可以在问题变得严重并导致计划外停机之前发现问题。

　　视觉检测通常会测量RMS速度，该速度可在很宽的机器频率范围内提供均匀的振动测量值，并指示整个机器的运行状况。另一个关键数据点是温度变化（即过热）。

　　2、预测性维护和状态监控

　　根据机器本身的数据进行维护，预测性维护对于智能工厂至关重要。预测性维护使用户可以根据来自机器本身的实时数据更准确地预测何时需要维护机器。

　　准确跟踪机器性能并在故障发生之前进行预测的能力正在帮助制造商提高生产率并减少浪费的时间和成本。

　　3、指示和数据记录

　　实时警报，长期优化，当超过振动阈值或温度阈值时，智能状态监测系统既可以提供本地指示，例如将信号发送到中央位置的塔灯，也可以提供远程警报，例如电子邮件或短信。这样可以确保迅速解决警告。

　　此外，状态监视解决方案允许您随时间记录收集的数据，从而可以进行更多优化。借助无线系统，可以将振动和温度数据发送到无线控制器或可编程逻辑控制器（PLC），以进行深入的长期分析。