電動機(jī)是現(xiàn)代工業(yè)運(yùn)營的支柱，驅(qū)動著各個行業(yè)的機(jī)械和工藝。因此，依賴它們的每個設(shè)施都不遺余力地確保其最佳性能，以保持運(yùn)營完整性并最大限度地減少停機(jī)時間。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)取決于一個良好的維護(hù)計劃，該計劃由數(shù)據(jù)建立了堅實(shí)的基礎(chǔ)。這就是電動機(jī)診斷的作用所在，它可以提供關(guān)鍵信息，使定期維修盡可能有效，最終節(jié)省更多的時間、金錢和人力。
電機(jī)診斷系統(tǒng)涉及一系列電氣、動態(tài)和靜態(tài)測量，用于監(jiān)測電機(jī)的狀態(tài)。通過適當(dāng)?shù)姆治?，他們提供的?shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為檢測故障、管理故障和采取干預(yù)措施（如獲得電機(jī)倒帶服務(wù)）的寶貴見解。
請繼續(xù)閱讀，我們將進(jìn)一步探討它們對電機(jī)性能和壽命的影響。
預(yù)測性維護(hù)（PdM）利用從這些診斷技術(shù)收集的數(shù)據(jù)來預(yù)測電機(jī)何時可能發(fā)生故障，從而僅在必要時執(zhí)行維護(hù)操作。PdM將重點(diǎn)從任意的、基于時間的時間表轉(zhuǎn)移到基于狀態(tài)的方法，在這種方法中，根據(jù)實(shí)際的運(yùn)動健康狀況進(jìn)行維修或更換。
電機(jī)診斷在預(yù)測性維護(hù)中起著至關(guān)重要的作用，原因有幾個：
1.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策
診斷提供了分析電機(jī)當(dāng)前狀況所需的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過先進(jìn)的算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型或模式識別系統(tǒng)進(jìn)行處理，以預(yù)測潛在的故障。然后，維護(hù)團(tuán)隊可以就是否進(jìn)行維修、調(diào)整或更換做出明智的決定。
2.減少計劃外停機(jī)時間
由于電機(jī)故障導(dǎo)致的計劃外停機(jī)可能代價高昂。由電機(jī)診斷提供動力的預(yù)測性維護(hù)通過在早期階段識別故障，大大降低了意外故障的可能性。這允許在低運(yùn)營需求期間進(jìn)行有計劃的維護(hù)，優(yōu)化正常運(yùn)行時間。
3.延長電機(jī)壽命
通過持續(xù)監(jiān)測電機(jī)健康狀況，并在小問題演變?yōu)橹卮蠊收现凹右越鉀Q，預(yù)測性維護(hù)延長了電機(jī)的壽命。這減少了頻繁更換的需要，從而最大限度地減少了新設(shè)備的資本支出。
4.增強(qiáng)性能優(yōu)化和能源效率
對電機(jī)功能的診斷分析可以幫助發(fā)現(xiàn)新的方法來擠出更多的性能，使該裝置始終以峰值效率和輸出運(yùn)行。說到效率，它還可以確定電機(jī)消耗超過必要能量的區(qū)域，并允許及時調(diào)整，隨著時間的推移可以節(jié)省大量能源。
5.成本節(jié)約
由電機(jī)診斷驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)策略的實(shí)施通過減少不必要的維修頻率來降低維護(hù)成本。它還通過簡化維護(hù)計劃降低了勞動力成本，并防止了與災(zāi)難性故障相關(guān)的高昂成本。
雖然預(yù)測性維護(hù)側(cè)重于預(yù)測故障和安排維護(hù)，但狀態(tài)監(jiān)測（CM）是在電機(jī)安裝后立即對電機(jī)性能進(jìn)行持續(xù)實(shí)時觀察。CM涉及使用傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，全天候監(jiān)控關(guān)鍵參數(shù)（如溫度、振動和功耗），提供電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的即時反饋。
狀態(tài)監(jiān)測的實(shí)時性允許立即檢測異常，這些異常可以在影響系統(tǒng)之前得到解決。電機(jī)診斷通過持續(xù)分析數(shù)據(jù)并提醒操作員偏離正常運(yùn)行條件，構(gòu)成了有效狀態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ)。
電機(jī)診斷的進(jìn)步及其與PdM和CM系統(tǒng)的集成在很大程度上是由技術(shù)驅(qū)動的。關(guān)鍵推動因素包括：
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：
物聯(lián)網(wǎng)通過將傳感器和診斷設(shè)備連接到集中監(jiān)控平臺，徹底改變了狀態(tài)監(jiān)測。這允許從遠(yuǎn)程位置持續(xù)收集和分析運(yùn)動數(shù)據(jù)，縮短對問題的響應(yīng)時間，并能夠更詳細(xì)地了解運(yùn)動健康狀況。
人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）
AI和ML算法通過從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來增強(qiáng)預(yù)測電機(jī)故障的能力。這些模型可以識別可能無法通過人類分析檢測到的微妙模式和趨勢，從而進(jìn)一步提高故障預(yù)測的準(zhǔn)確性。
云計算
云平臺存儲和處理來自多個電機(jī)和站點(diǎn)的大量數(shù)據(jù)。這個集中式數(shù)據(jù)存儲庫有助于進(jìn)行高級分析和交叉比較，從而實(shí)現(xiàn)更全面的診斷和維護(hù)方法。
先進(jìn)的傳感技術(shù)
現(xiàn)代傳感器，如無線振動和溫度傳感器，提供高精度的實(shí)時數(shù)據(jù)。這些傳感器通常與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備集成，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和診斷功能。
通過提供對運(yùn)動健康的見解，診斷使設(shè)施能夠從被動維護(hù)策略轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃泳S護(hù)策略，降低成本，延長設(shè)備壽命，并最大限度地減少停機(jī)時間。因此，制定電動機(jī)診斷計劃對您的維護(hù)計劃的有效性有重大影響，并最終影響您組織的盈利能力。
