状态监测

应用

工业状态监测传感器

传感器通过收集可通过机器学习或人工智能 (AI) 推动智能决策的数据,来在广泛的工业设备中实现持续状态监测。

虽然某种程度的状态监测已经存在多年,但如今的工业公司正在利用物联网 (IoT) 的发展以及状态监测和诊断系统的改进和成本降低来实施预测性维护 (PM) 和基于状态的监测 (CBM)。 如今,传感器正在被打造成满足这一物联网生态系统要求的设备。最新的传感器开发受到小型化、数字化、传感器融合、低功耗和无线技术等趋势的影响,同时,传感器必须采用适应严苛环境的封装形式并满足固有安全要求。加速度、压力、位置、速度、流体特性、温度和湿度传感器在工业状态监测应用中都起着至关重要的作用。这些工业传感器通过预测机器故障、提高生产效率、降低维护成本以及提高工人安全性来帮助缩短停机时间。工业状态监测传感器历来被用于昂贵的关键任务机械,如大型工业泵、压缩机和暖通空调系统。然而,随着物联网的发展、自动化实践的增加和成本的降低,状态监测正在更小、更便宜的系统(如机床主轴、传送带、分拣台和机床)上实施,这些系统也受益于预测性维护。在这些工业应用中,缩短机器停机时间是提高正常运行时间、生产力和盈利能力的关键考虑因素。实施状态监测和预测性维护实践的价值可带来众多好处,但如果没有准确可靠的传感器,则这些好处无法实现。随着测量机器数据的适当传感器的发展以及数据分析和人工智能方面的改进,状态监测传感器正在扩大其在工业市场的覆盖面。

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工业状态监测

 

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