物联网中的状况监测: 好处, 类型 & 解决方案

Minew 三月. 21. 2025

意外的设备或项目停机时间意味着在当今快节奏的世界中昂贵的损失. 想象一下由于过热或由于早期裂缝而导致的中期生产或泵泄漏的泵的关键电机失败. 赌注很高: 研究表明，制造商失去了 $20 每年十亿美元由于计划外停机时间, 尽管 70% 工业伤害追溯到反应性维护实践.

这就是为什么要监视条件的原因 (厘米) 是一个改变游戏规则的人. 通过不断监视设备或环境条件（例如过热或未对准）, CM赋予项目经理在升级之前解决问题. 在这个博客中, 我们将分解什么是CM, 为什么重要, 以及如何将维护从成本中心转变为战略资产.

condition monitoring in IoT

什么是条件监控？

条件监控更多是一种主动维护策略，它使用了由实时数据收集的实时数据物联网传感器和其他以跟踪设备健康的设备. CM通过测量振动等因素来识别正常工作条件的异常, 温度, 压力, 和电信号.

与传统的反应性维护不同 (修复破碎的设备) 或预防性维护 (预定的检查不管有需要), CM专注于 预测性见解. 例如, 电动机的振动尖峰可能会轴承磨损, 允许在崩溃前几周维修. 从“失败固定”到“预测和预防”的转变是现代工业效率的骨干.

为什么状况监测很重要?

CM的价值在于它能够应对三个关键工业挑战的能力:

成本控制: 计划外停机时间不仅仅是维修账单. 它破坏了供应链, 延迟订单, 和损害声誉. CM通过防止失败来削减这些成本.
安全: 反应性维护经常迫使工人陷入危险, 高压维修. CM通过启用计划来降低此类风险, 更安全的干预措施.
可持续性: 设备故障浪费能源和资源. 例如, 未对准的泵会消耗更多的功率 - CM提早发现这些效率低下.

条件监控的优势

增强设备性能

CM像机械的私人教练一样. 通过连续跟踪振动和温度等参数, 它确定了效率低下的问题, 风扇电动机由于灰尘的积累而繁热. 修复这些微问题使设备以高峰效率运行, 减少能源浪费并延长寿命.

降低运营成本

最后一分钟替换失败的压缩机的费用比计划的维修费用高3-5倍. cm避免了这一点:

削减紧急维修费用.
降低与急速维修有关的伤害风险
减少备件清单.
降低能源费用.

避免发生重大停机时间

一个小时的汽车制造业停机时间可能会花费数百万美元. CM的早期警告提供时间安排在计划关闭或需求较低时期内安排维修的时间. 例如, 涡轮机上的振动传感器可以在失败前几个月检测到叶片不平衡, 避免数周计划外的停机时间.

保护资产

设备不会孤立失败. 失败的轴承会过热并损坏相邻的组件. CM早期隔离问题, 防止附带损害. 例如, 油分析检测润滑剂中的金属颗粒, 信号齿轮在破坏整个变速器之前.

启用更智能的维护管理

CM用数据驱动的决策代替猜测. 而不是每次大修机械 6 几个月“以防万一,”团队专注于实际需要修复的内容.

条件监控的元素是什么?

强大的CM系统依靠四个支柱:

传感器部署: 加速度计等设备 (振动传感器), 温度传感器 (温度), 和压力传感器收集实时数据.
数据基础架构: 无线或有线网络将数据传输到分析平台. 无线连接技术擅长灵活性, 有线设置在恶劣的环境中提供可靠性.
分析工具: 软件使用算法 (例如, 快速傅立叶变换进行振动分析) 发现异常. 机器学习可以通过将数据与历史趋势进行比较来预测失败.
可操作的警报: 基于阈值的通知触发维护工作流程. 例如, 电动机中的温度尖峰会产生通知警报以立即检查.
维护操作: 维护团队可以从反应性动作转变为数据驱动的调度, 使用主动维护来遏制意外崩溃并简化维护工作流程.

状况监测的类型

1.热成像 / 温度监测

温度传感器通过分析操作过程中产生的热模式来检测设备故障. 随着机械组件降低或故障的降级 - 未对准, 摩擦, 电气问题, 或绝缘崩溃 - 它们发出异常的热特征. 红外成像捕获了这些温度变化，以识别诸如过热连接之类的风险, 流体泄漏, 或结构弱点.

关键技术:

比较热量成像 (定性 & 定量)
脉冲温度计
锁定温度法
脉冲相热法
热颜色指示器 (基于流体/油漆)

2.振动分析 / 动态监控

通过设置振动传感器, 这种方法通过跟踪旋转组件（如轴承）的异常振动特征来检测设备故障, 轴, 或转子. 不寻常的振荡模式 - 因磨损而导致, 错位, 不平衡, 或结构缺陷 - 在发生灾难性失败之前测量和分析以查明问题. 现代工具现在替换基本方法 (例如, 身体接触检查) 同时保留核心诊断原则.

核心方法:

冲击脉冲分析
宽带振动监测
频谱/频谱图分析
快速傅立叶变换 (FFT)
时波评估
超声检测
功率光谱密度 (PSD)

3.电气状况监测

这种方法通过跟踪电容等电气的变化来检测设备问题, 反抗, 和频率响应. 通过分析这些测量的趋势, 维护团队可以在发生故障之前识别出恶劣的组件.

通用技术:

当前现场测量 (ACFM)
电池性能评估
高压绝缘测试
电机电路诊断
电力质量评估
电涌保护分析
绝缘阻力检查 (兆姆表)

4.电磁缺陷检测

该方法通过分析磁场的破坏和涡流的变化来确定诸如裂纹或腐蚀等物质缺陷. 当应用于表面或油管时, 它通过电磁模式的可测量干扰揭示了缺陷, 帮助评估物质完整性而无需身体接触.

关键技术:

磁性粒子检查
通量泄漏分析
脉冲涡流测试
金属磁性记忆评估
靠近/远程田地涡流
低频涡流方法

5.激光干涉材料检查

该技术采用精确的激光生成的光波来检测材料中的表面和内部缺陷, 例如复合材料. 通过分析激光束相互作用时产生的干扰模式, 它确定了材料结构的变化, 包括腐蚀, 空隙, 或表面不规则. 使用干涉仪捕获测量来解释这些模式.

关键技术:

数字全息图
全息干涉法
激光剪力照相
激光超声波
电子斑点模式分析
应变分布映射

6.电机电路分析 (MCA)

这种诊断方法通过计算机测试评估电动机以检测绝缘降解, 电不平衡, 和潜在的失败风险. 通过进行电压- 或基于当前的评估 - 包括通过/失败评估和长期绩效跟踪 - MCA在操作失败之前确定了绕线故障或绝缘崩溃等问题.

主要检查区域:

气隙完整性
绝缘抗性
转子和定子状况
电路/电流签名分析
在线与. 离线测试方法
电源质量监控

7.石油分析 / Tribology

该方法通过测试润滑剂来评估机械健康, 液压液, 以及金属颗粒等污染物的操作液体, 水, 或化学副产品. 分析这些物质有助于识别磨损模式, 过热问题, 或流体降解，表明潜在设备故障.

常见的测试方法:

超摄影 (磨损粒子分析)
电介质强度评估
粘度/运动学粘度测量
原子发射光谱 (ICP)
傅立叶转换红外光谱
水污染检测
沉积物定量
微生物生长分析
紫外光谱
粒子定量 (铁含量)
酸/基数滴定

条件监控的应用

制造线

在汽车植物或食品加工设施中, 计划外停机时间每分钟可能成千上万. 条件监控轨道电动机, 传送带, 和使用振动传感器的生产机械来检测电动机中未对准的轴承或机器人臂中的不平衡. 同时地, 能量传感器监视电动机电荷, 标记效率低下，暗示缠绕缺陷或电压不规则. 这种双重方法可确保机械系统和电气系统在安全阈值内运行.

卫生保健

条件监控 (厘米) 在医疗保健中关键, 确保医疗设备最佳运行. 通过整合能量传感器, 现在，医院可以实时监控CT和MRI扫描仪等关键设备的性能和功耗. 这种无缝集成不仅增强了设备的可靠性，还可以优化能源使用, 导致成本和节能.

数据中心

在关键任务环境中，例如数据中心和服务器室, 即使是轻微的漏水也可能升级为昂贵的停机或设备损坏. 漏水传感器充当主动的监护人, 奉献 24/7 条件监测以最早检测水分. 策略性地放置在高架地板下, 围绕冷却单元, 或附近的管道, 这些传感器触发即时警报, 在轻微滴头成为操作灾难之前，启用快速遏制. 通过与建筑管理系统无缝集成, 他们将反应性危机控制转变为智能风险预防 - 维护基础设施完整性和业务连续性.