济南海马机械设计有限公司
引言：从“坏了修”到“坏前警”
对于关键设备如风机、水泵，传统维护是“定期检修”（可能过度维护）或“坏了再修”（损失巨大）。预测性维护的目标是：在故障发生前的早期退化阶段就发现它，并精准预警，让你有充足的时间准备备件、安排维修，变被动为主动。
一、为什么是风机？为什么是振动和电流？
风机是旋转设备，其故障（不平衡、不对中、轴承磨损、叶片结垢）有一个渐进发展的过程。这个过程中，最直接的表征就是振动和电流的变化。
振动分析： 故障的“听诊器”。不同故障会产生不同频率的振动。轴承内圈磨损有它的特征频率，叶片不平衡有它的特征频率。
电流分析： 设备的“心电图”。负载变化会直接影响电机电流。轴承卡滞会导致电流波动，叶片结垢会导致电流缓慢上升。
二、四步构建预测性维护模型
第一步：数据采集——安装“听诊器”和“心电图仪”
振动数据： 在风机轴承座的法兰上安装低频振动传感器，采集振动速度或加速度信号。采样频率要高，才能捕捉到丰富的细节。
电流数据： 在电机驱动回路中安装电流互感器，或直接从变频器读取电机电流有效值/频谱。
第二步：特征提取——从噪音中找出“故障指纹”
原始数据是嘈杂的，我们需要从中提取出能表征设备健康状态的特征值。
振动特征：
时域： 振动总量、峰值、峭度指标（对早期冲击故障敏感）。
频域（关键）： 通过傅里叶变换（FFT）得到频谱，重点监控轴承、齿轮的特征频率及其谐波的幅值变化。
电流特征： 电流有效值的趋势、电流的谐波分析。
第三步：基线建立与阈值设定——定义“健康标准”
在设备全新或大修后健康状态时，采集一段时间的振动和电流数据，计算上述特征值的平均值和标准差，作为 “健康基线” 。
静态阈值： 设定一个固定报警线，如振动总量超过基线值的2倍报警。
动态阈值（更智能）： 基于机器学习模型，设定一个随着工况（如转速）变化的动态阈值。
第四步：预警模型与决策——做出“诊断预言”
单纯的阈值报警是初级预警。更高级的是趋势预警和多特征融合预警。
案例实战：
第1天至第30天：设备健康，所有特征值在基线附近小幅波动。
第31天起：振动频谱中，轴承外圈故障特征频率的幅值开始持续、缓慢地线性上升，而振动总量变化不大。这是轴承早期磨损的明确信号！
同时，电机电流开始出现微小的、周期性的波动。
系统预警： 当这个特征频率的幅值连续3天超过健康基线的3倍，并且呈上升趋势时，系统自动触发预警：“预警：1#风机驱动端轴承存在早期磨损，预计7天内需安排检修”。
维护人员收到预警，订购轴承，并在周末安排停机更换，避免了一次非计划停机事故。
总结：
预测性维护不是科幻片，而是可以落地的数据驱动决策。通过振动和电流这两个最经济的传感器，结合简单的趋势分析和频谱分析，就能对大多数旋转设备实现有效的故障预警。它将维护工作从“成本中心”转变为保障生产稳定、创造价值的“战略中心”。