对用于状态监测的振动传感器进行深入研究
Ietezaz Ul Hassan1, Krishna Panduru1, Joseph Walsh1
1IMaR Research Centre, Munster Technological University, V92 CX88 Tralee, Ireland.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 10, 2024
概括
重型机械的预测性维护使用振动分析来防止故障. 先进的加速度计对于准确的数据收集和有效的状态监测至关重要,以避免昂贵的停机时间和安全风险.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 数据科学数据科学数据科学
- 维护管理 维护管理
背景情况:
- 重型机械对于大规模运营至关重要,但容易发生故障.
- 设备故障会导致大量停机时间,成本增加,项目延迟和安全隐患.
- 预测性维护 (PdM) 为预测和防止设备故障提供了一个主动的策略.
研究的目的:
- 审查重型机械的基于振动的状态监测研究.
- 评估PdM中数据收集的设备和方法.
- 确定用于振动测量的最有效的加速度计技术.
主要方法:
- 基于振动的条件监测研究的综合文献综述.
- 研究和评估各种加速度计类型和技术.
- 分析现有研究和数据集中使用的数据收集方法.
主要成果:
- 振动分析是重型机械预测性维护的一个关键技术.
- 在条件监测中使用各种加速度计和数据收集策略.
- 重型机械环境的复杂性需要先进的加速度计来准确测量振动.
结论:
- 先进的加速度计对于有效的基于振动的状态监测至关重要.
- 通过复杂的传感器进行改进的数据收集,提高了预测性维护的准确性.
- 实施先进的振动监控可以减轻重型机械停机时间,提高安全性.


