电动机是现代工业运营的支柱，驱动着各个行业的机械和工艺。因此，依赖它们的每个设施都不遗余力地确保其最佳性能，以保持运营完整性并最大限度地减少停机时间。实现这一目标取决于一个良好的维护计划，该计划由数据建立了坚实的基础。这就是电动机诊断的作用所在，它可以提供关键信息，使定期维修尽可能有效，最终节省更多的时间、金钱和人力。

电机诊断系统涉及一系列电气、动态和静态测量，用于监测电机的状态。通过适当的分析，他们提供的数据可以转化为检测故障、管理故障和采取干预措施（如获得电机倒带服务）的宝贵见解。

请继续阅读，我们将进一步探讨它们对电机性能和寿命的影响。

电机诊断及其与预测性维护的关系

预测性维护（PdM）利用从这些诊断技术收集的数据来预测电机何时可能发生故障，从而仅在必要时执行维护操作。PdM将重点从任意的、基于时间的时间表转移到基于状态的方法，在这种方法中，根据实际的运动健康状况进行维修或更换。

电机诊断在预测性维护中起着至关重要的作用，原因有几个：

1.数据驱动决策

诊断提供了分析电机当前状况所需的原始数据。这些数据通过先进的算法、机器学习模型或模式识别系统进行处理，以预测潜在的故障。然后，维护团队可以就是否进行维修、调整或更换做出明智的决定。

2.减少计划外停机时间

由于电机故障导致的计划外停机可能代价高昂。由电机诊断提供动力的预测性维护通过在早期阶段识别故障，大大降低了意外故障的可能性。这允许在低运营需求期间进行有计划的维护，优化正常运行时间。

3.延长电机寿命

通过持续监测电机健康状况，并在小问题演变为重大故障之前加以解决，预测性维护延长了电机的寿命。这减少了频繁更换的需要，从而最大限度地减少了新设备的资本支出。

4.增强性能优化和能源效率

对电机功能的诊断分析可以帮助发现新的方法来挤出更多的性能，使该装置始终以峰值效率和输出运行。说到效率，它还可以确定电机消耗超过必要能量的区域，并允许及时调整，随着时间的推移可以节省大量能源。

5.成本节约

由电机诊断驱动的预测性维护策略的实施通过减少不必要的维修频率来降低维护成本。它还通过简化维护计划降低了劳动力成本，并防止了与灾难性故障相关的高昂成本。

状态监测：一种实时方法

虽然预测性维护侧重于预测故障和安排维护，但状态监测（CM）是在电机安装后立即对电机性能进行持续实时观察。CM涉及使用传感器和物联网设备，全天候监控关键参数（如温度、振动和功耗），提供电机运行状态的即时反馈。

状态监测的实时性允许立即检测异常，这些异常可以在影响系统之前得到解决。电机诊断通过持续分析数据并提醒操作员偏离正常运行条件，构成了有效状态监测的基础。

诊断和监测的使能技术

电机诊断的进步及其与PdM和CM系统的集成在很大程度上是由技术驱动的。关键推动因素包括：

物联网（IoT）：

物联网通过将传感器和诊断设备连接到集中监控平台，彻底改变了状态监测。这允许从远程位置持续收集和分析运动数据，缩短对问题的响应时间，并能够更详细地了解运动健康状况。

人工智能（AI）和机器学习（ML）

AI和ML算法通过从历史数据中学习来增强预测电机故障的能力。这些模型可以识别可能无法通过人类分析检测到的微妙模式和趋势，从而进一步提高故障预测的准确性。

云计算

云平台存储和处理来自多个电机和站点的大量数据。这个集中式数据存储库有助于进行高级分析和交叉比较，从而实现更全面的诊断和维护方法。

先进的传感技术

现代传感器，如无线振动和温度传感器，提供高精度的实时数据。这些传感器通常与物联网设备集成，实现远程监控和诊断功能。

结论

通过提供对运动健康的见解，诊断使设施能够从被动维护策略转变为主动维护策略，降低成本，延长设备寿命，并最大限度地减少停机时间。因此，制定电动机诊断计划对您的维护计划的有效性有重大影响，并最终影响您组织的盈利能力。