工业状态监测中的传感器

尽管状态监测技术已存在多年，但它正随着物联网 (IoT) 不断发展。 物联网及其支持所有工厂资产持续监测的先进生态系统的增长，已经影响了状态监测实践，并推动了预测性维护运营的演进。现在制造的传感器开始包含这个物联网生态系统所要求的特性。最新的传感器开发受到物联网趋势的影响，这些趋势如小型化、数字化、传感器融合、低功耗和无线技术，同时，传感器必须采用适应严苛环境的封装形式。因此，传感器正在进步，能够通过收集数据来实现持续状态监测，这些数据通过机器学习或人工智能促进智能决策。振动、压力、位置、速度、流体特性、温度和湿度传感器都在工业状态监测应用中发挥着关键作用。这些工业传感器通过预测机器故障、提高生产率、降低维护成本并改善工人安全性，来帮助缩短停机时间。

工业状态监测传感器传统上用于重型高端机械，例如风力发电机、工业泵、压缩机和暖通空调系统。 然而，随着物联网转型和自动化实践的深入，有必要在更小的系统（如机床主轴、输送带、分拣台和机床）上增加状态监测传感器，这些系统需要更好的预测性维护。在这些工业应用中减少机器停机时间，对于客户体验和盈利能力而言是至关重要的考量。因此，实施状态监测和预防性维护实践的价值包含诸多益处，而这些益处若不使用准确可靠的传感器是无法实现的。借助适当的传感器测量所需的数据，可以在任何工业应用内完成状态监测，并可以进行预测性维护，以确认操作可以根据需要保持正常运行。

虽然定期维护对确保设备健康大有助益 ，但它可能并非维护系统最高效或最具成本效益的方法。按预定时间表更换部件确实能提供可预测的停机时间，但并未始终充分利用部件的全部使用寿命。。根据系统的复杂性和所用物料的稀缺程度，过早更换部件会产生不必要的成本负担和过度的环境浪费。预测性维护作为状态监测的一个分支，专注于确定何时需要对工业设备和机械执行维护。它为制造工厂保障运行时间，并支持货物的持续开发，以确保积极的客户体验和盈利能力。