振动监测：混合方法

您有一个基于路线的每季度或每月振动监测计划，但您仍然遇到故障。问题在于基于路由的监控仅提供瞬时读数。对于许多资产而言，问题可能会迅速发展，而且往往没有任何警告。

一个典型的例子是轴承保持架缺陷。保持架缺陷可能会在一周甚至几天内从第一个迹象发展到轴承完全失效——并且根据时间的不同，基于路线的监控可能无法捕捉到它。一种可能性是切换到连续振动监测。不幸的是，实施完整的连续振动监测计划可能具有挑战性，并且对于某些资产而言可能是矫枉过正。你能做什么？

解决方案是应用一种混合方法，该方法结合了连续振动监测和基于路线的定期监测。为正确类型的资产使用正确的工具。关键流程瓶颈和安全相关资产（例如通风或冷却风扇）非常适合连续监控（见图 1），而低风险或低速资产最适合基于路线的监控。这种混合方法是一种改进维护计划的有效方法，而不会破坏银行，也不会让完美成为优秀的敌人。

图 1：Dynapar OnSite™ 在线状态监测系统获取的轴承基线振动谱（左）显示在基本旋转频率（红点）处的振幅最高。在轴承缺陷出现后的频谱中（右），即使 2X 和 3X 谐波增加，基频幅度也降低（红点）；高次谐波与轴承松动有关。

平衡利弊

如果工程中有一个真理，那就是没有一个完美的解决方案，只有针对给定问题的最佳方法。建立混合监测计划首先要了解两种方法的优缺点。

基于路线的监控包括按照资产历史记录确定的时间间隔或从预防性维护计划中推断出来的时间间隔进行手动读数。这是监控大量点的好方法。不利的一面是，监控工具代表了大量投资。获取准确的读数需要经过培训的技术人员，无论是内部人员还是第三方人员。

数据通常在本地存储和管理，随着时间的推移，数据量会大幅增加。最后，读数的分析和解释需要专业知识，但需要付出一定的代价，无论是培训高级工程师、雇用熟练的技术人员还是与第三方可靠性服务合作。

连续在线振动分析使用安装在设备上的联网传感器来收集数据并将其转发到本地服务器或云进行分析和警报。读数频率使得连续在线振动监测在检测快速发展的缺陷方面非常有效。尽管该设备传统上价格昂贵，但新一代预算友好的基于云的状态监测系统正在使该技术适用于更广泛的资产。

与往常一样，需要权衡取舍。即使以离散间隔应用，连续在线状态监测也会产生大量数据。然而，在大多数情况下，这些数据会被移植到云中进行存储。用户友好的基于云的软件可用于自动运行针对数据的预配置分析，减少将传感器输出转换为可操作信息所需的专业知识。

正确资产的正确工具

给定资产的理想监控方法可以成功地平衡监控成本与频率及时发现问题以防止计划外停机的可能性。出于选择监控模式的目的，请考虑故障引入的风险。这包括发生故障的风险；该故障的持续时间；以及该故障对人员安全、环境安全和整体生产的影响。最后，考虑资产在手动读取和维修时的可访问性。

将这些因素制成表格后，将应用与最适合应用的监控方法相匹配。

以下资产非常适合基于振动路径的监测：

稳定资产： 可以使用基于路径的监控每月或每季度非常有效地跟踪平均故障间隔时间 (MTBF) 为一年或更长的资产。投资于一个系统以连续获取有关此类资产的数据是过大的。与基于路由的技术相比，连续在线监控不太可能显着增加正常运行时间。它将增加需要捕获、分析和存储的“我很好”数据量。

低风险资产： 如果资产具有直接备用单元、可以快速安装或不太可能影响设施和/或运营的整体生产力的库存备件，则可以将其视为低风险。此类资产非常适合用于基于路由的监控。

低速资产： 基于路径的监控对于低速旋转的资产非常有效。大多数连续监测系统在振动频谱中都有明显的低频和高频滚降。这限制了它们对以低于 600 RPM 的速度运行的资产的有效性。

对于应用而言，工业烤箱就是用于从烘烤早餐麦片到固化汽车油漆等各种用途的烤箱。为这些烤箱中的传送带提供动力的电机在承载重负载时可能会以 25 RPM 的速度运行，从而使它们承受很大的压力。基于路径的监控不仅可以对振动进行有效监控，还可以对其他过程变量进行有效监控，从而更深入地了解资产的整体健康状况。

最好使用在线状态监控跟踪这些资产类别：

频繁出现故障的资产 - 尽管基于路由进行监控： 快速发展的缺陷需要比基于路线的时间表通常可以提供的更频繁的监控。如果资产每六个月或更短时间就出现故障，尽管定期进行手动读数，请考虑连续在线振动监测。与基于路由的方法相比，它提供了更好的保护和更具成本效益的解决方案。

关键资产： 应持续监控对其他操作造成瓶颈的资产。例如，作为整条加工线的阻塞点的输送机应该受到监控，以确保在故障成本很高的情况下继续运行，即使资产成本不高，也应该被认为是关键的。

例如，一家主要食品生产商的加工线所在的 100,000 平方英尺的生产车间由一台屋顶鼓风机提供服务。当它失败时，生产不得不关闭。一次简单的维修可能要花费 120,000 美元。一次灾难性故障的损失可能超过 100 万美元。鉴于资产的关键性质，应定期对其进行监控。由于冰雪等障碍，每年只检查几次。

为了提前预警发展中的缺陷，该公司的第三方可靠性服务安装了一个连续的在线振动监测器。该装置于 10 月 4 日开始采集数据。大约在月中，其中一个轴承的 RMS 振动趋势数据图开始上升，表明轴承存在缺陷（见图 2）。经过协商，决定在监控资产的同时继续运营，以便以对生产影响最小的方式安排维修。

11月3日，缺陷突然恶化。系统发出警报。该团队审查数据，密切监控系统，直到轮班结束。那个时候，这个问题是听得见的。机器被关闭并在一夜之间修复。持续的监控使得在避免灾难性故障的费用的同时延长生产成为可能。

图 2：来自 Dynapar OnSite Condition Monitoring System 的数据显示 10 月 24 日当缺陷首次形成时 RMS 振动趋势急剧跳跃，随后在 11 月 3 日急剧增加，此时轴承批评了。

难以访问资产： 连续在线振动监测为难以手动读取的资产提供了解决方案。在最近的一个例子中，造纸机上的收卷机由于恒速变化而经常出现轴承故障。出于安全考虑，无法使用基于路径的监控，因为在机器运行时无法访问辊。连续的速度变化也意味着简单的振动监测是不够的。

该公司安装了一个具有基于云的数据存储和分析功能的连续在线振动监测系统。基于网络的分析将时间波形数据转换为 RMS 波形和振动频谱。使用来自编码器的速度读数，自动分析可以适当地缩放振动数据。

1 月 24 日，振动水平触发了警报。借助连续监控系统，该工厂能够让生产线一直运行到 2 月 5 日，届时他们更换了轴承（见图 3）。

图 3：收卷机轴承振动的 RMS 趋势显示 1 月 24 日（红色箭头）出现缺陷（插图）。 2 月 5 日修复后振动水平恢复到基线水平。

接触诸如冷却塔风扇或电梯电机之类的资产可能需要特别的安全预防措施（以及高度舒适）。有些资产只是监控起来很头疼，可能是因为空间狭小，因为外壳在夏天会加热到三位数，或者因为访问资产需要拆除防护装置。

安全相关资产： 任何发生故障会导致立即受伤或死亡风险的资产都应通过持续的在线振动监测进行跟踪。这包括其故障可能对附近的操作员造成直接伤害的资产，以及那些故障可能对人员和整个设施造成危险情况的资产。

一家木制品制造商在其制造设施中用于捕获锯末的除尘器故障率很高。粉尘捕集对安全至关重要 - 木屑的空气传播会产生 1 类/I 类爆炸性环境。当除尘器出现故障时，生产也会出现故障。运营需要找到一个预警系统来帮助抢先失败。

该应用对安全和生产都至关重要，因此最好通过连续在线振动监测来实现。数据的粒度不仅可以识别问题和抢占故障，还有助于诊断根本原因。监测系统被配置为每小时捕获一次振动数据。从一个月的时间来看，RMS振动趋势呈下降趋势。

当可靠性技术人员查看时间波形时，他注意到由轴承滚子撞击滚道引起的尖峰在润滑后暂时下降 24 到 48 小时，然后再次增加。为了验证问题是润滑不足的理论，他们增加了每月分配的润滑剂量。故障立即减少并提高了性能。

问题资产： 当基于路由的监控检测到正在发展的缺陷时，维护人员可以选择立即修复或延迟修复，同时继续监控问题。立即维修可避免更换仍具有使用寿命的资产的成本，但它涉及计算出的风险，即资产不会在两次读数之间发生故障。当频率增加到每周甚至每天时，基于路线的监控的成本效益会逐渐降低。连续在线监测不仅以足够短的间隔读取读数以检测条件的快速变化，而且可以配置为在振动超过特定阈值时自动发送警报。

变速资产： 某些类别的资产不断加速和减速，这可能导致轴承过早失效。例如，卷筒纸加工中的卷绕/退绕辊经常由于这种操作模式而发生故障。

现代设施可能有数百个甚至数千个潜在的故障点。没有一种状态监测方法可以在所有情况下都有效。基于路径的监控不足以跟踪快速发展的缺陷。即使是最新一代经济实惠的连续在线振动监测系统，对于大量点来说也变得昂贵。最好的方法是混合策略。

审计设施并确定哪些资产是连续在线系统的良好候选者，哪些资产可以通过基于路由的监控更好地服务。通过构建混合监控程序，您可以简化维护、增加正常运行时间、确保安全并最大限度地提高整个运营的生产力和盈利能力。

关于作者

Derek Lammel，Dynapar Corporation 可靠性专家。 Derek Lammel 是 III 类振动分析师，在利用振动分析、热成像、油液分析和超声波技术的预测性维护的多个支柱方面拥有广泛的经验。 Derek 在美国海军服役 9 年，在 Patrol Wing Reconnaissance Squadron 45 从事航空维修工作。 Derek 于 2019 年加入 Dynapar，是 Dynapar 产品和服务振动分析的主题专家。在加入 Dynapar 之前，Derek 在 SKF Reliability Systems 担任现场可靠性工程师，在纸浆和造纸、钢铁生产、食品和饮料以及采矿等各个行业开发预测策略以增加客户的正常运行时间。