[爆卦]振動頻譜分析是什麼?優點缺點精華區懶人包

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  • 振動頻譜分析 在 配音員 小諭 Facebook 的最佳貼文

    2021-04-07 12:30:02
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  • 振動頻譜分析 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最讚貼文

    2018-12-26 14:30:00
    有 58 人按讚


    #工業物聯網IIoT #工業4.0 #智慧工廠 #智慧製造 #人工智慧AI #馬達 #電流特徵分析

    【電流特徵+建立模型+巡檢定位,多方會診設備健康狀態】

    設備機台的維護有三個層次:事發修復、預防保養和預知保養。以構造簡單、成本低廉、應用廣泛的感應馬達為例,正確的預知保養並排除設備的初期故障,可節省 5~20% 能耗。理論上,馬達接近全載時效率最高,但實務上基於可靠度起見,寧可讓多台馬達以 50% 效率同時平行運轉,意謂有半數能源將被浪費!假如處於「半載運轉、但振動未達極限值」,效率會更低;且只量測振動無法評估設備運轉效能,須借助預知保養、依設備即時狀態進行維護。

    此外,平行運轉會導致機組「掛點」的時間點相近,越早預知狀態、計算效率,以便及時修護或置換,越有助於備料、估算排程並避免額外損失,偏偏早期振動訊號的微幅上升難以察覺,唯有預知維護才能減少無預警停機。預知保養的檢測技術眾多、莫衷一是,各家互有長短、相輔相成。其中,「振動特徵分析」常用於檢知機械運作,目前業界大多參考 ISO 10816,對於不同的設備功率及基座安裝型式,訂有對應的振動速度方均根值上限及安全等級。

    此法可以概括的得知機台的整體狀態,但無法進一步確認故障的成因,且無法預測突發式的故障。另一個方法是觀測振動頻譜,更能辨識問題環節;也有人會在機台安裝多個加速度計 (Accelerometer) 量測,然後從廠務端拉線至中控台、收集數據,但缺點是:硬體需求大、通訊成本高、須慎選量測點位置並排除環境嘈雜的干擾因素。振動頻譜分析在操作上常遇到的困境是:量測多少會干擾製程或現場工作,需要作業人員的配合,但現場人員對於頻譜分析未必有經驗。

    這些消極方式僅能檢測會隨時間惡化的故障情形,無法應對突然跳機或已進入故障/失效末期、須立即處置者,且異常訊號易受干擾、數據分析需要專業奧援。於是,業界試圖從量測「電訊號」、冀透過「電壓/電流特徵分析」和以此為基礎的物理模型診斷設備,可直接從中央控制端擷取資料、省下設備端部署成本。高溫、高壓、粉塵皆容易引發感測器、致動器零部件或設備機構故障,可能是漸進、突然、間歇性發生,假如觀測時間不夠長,很難從設備端擷取訊號解析。

    因此,建議以「電流特徵分析」對轉動設備進行長時間的連續監控,一旦檢知設備的異常情形,再輔以現場設備的「振動量測」或「頻譜分析」進行確認。電訊號十分敏感,且可估算能耗並回推電流負載率,監測供電品質。不過,訊號式終究只能檢驗設備機械異常,無法具體顯示異常狀況與能耗間的關係,用以維持設備運轉效率;若欲獲悉更明確的訊息或是早期預警,須輔以模型式診斷。電壓、電流可與振動檢測並行不悖,前者用以做連續性監測、發現異常後,再用手持式設備定位確認,遠較在各機台安裝許多加速度計更為實際。

    延伸閱讀:
    《「預知保養」防患未然,複合式檢測相得益彰》
    http://compotechasia.com/a/feature/2018/1211/40617.html
    (點擊內文標題即可閱讀全文)

    #台灣科技大學機械工程系 #聆特科技

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