远程电机状态监测：利用互联网预测分析
本文由Baldor Electric Company提供。
工艺行业电气维护工程师面临双刃挑战：电机每停一分钟可让工厂损失数千美元，而预测电机健康所需专业知识稀缺且常隐藏在复杂诊断背后。
在线状态监测本质复杂——轴承退化等机械磨损、转子条裂/偏心等异常、资深分析师需求，共同造就高成本长周期。运营商如何获得保护收入所需远见同时避免高昂停机？
强力算法
自动诊断采用复杂算法检测早期失效迹象。通过现场分析，这些工具替代传统分析师，在缺陷灾难化前识别并量化严重度。此数据赋能维护经理安排主动干预。
捕获故障含但不限于轴承磨损、电磁异常、损害可靠性的环境因素。分析软件内置算法库，集体提供最准确缺陷辨识。
这些算法构成监控系统骨干，应用失效物理法结合先进信号处理提取追踪缺陷演化的关键状态参数。
参考下例：(图1)传统测量显示无故障，而(图2)基于算法诊断同期揭示轴承故障，给客户即将失效早期预警。
总体振动速度：
自动分析用轴承关键状态参数
数据通讯
早期发现故障关键，但及时将情报传递维护团队同等重要。
桌面端数据存储手工监控时代已逝。今日，电机健康状态随时随地可访问，得益于互联网连接，实现真正远程监管。
此环境下，关键状态参数超预设阈值时通过短信或邮件触发报警，提醒厂操作员需维护。客户现可通过安全远程访问24/7查看分析数据(KCP)实时趋势、频谱、报告，直接洞察电机状况。
基于自动诊断的远程状态监测带来安心：系统始终在现场、始终监控、即使您不在。
本文由Vijay Anand撰写，Baldor Electric Company ABB电机发电机服务状态监测诊断区域产品专家。
J/E是Baldor授权分销商。供应轴承、齿轮、PT组件等产品。咨询请访问联系页或邮件 info@je-bearing.com。
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