预测性维修
预测性维护{维修}又称预知性预见性维护
预测性维护｛维修｝又称预知性预见性维护预测性维护（又称预知性预见性维护）预测性维护，也被称为预知性预见性维护，是一种基于数据和分析的维护策略，旨在提前识别和解决潜在的设备故障和问题，从而最大程度地减少停机时间和维护成本。
预测性维护通过监测设备的运行状态和性能参数，使用数据分析和模型预测技术，以及使用先进的传感器和监测设备等手段，帮助企业实现高效、可靠和可持续的设备维护管理。
一、预测性维护的意义预测性维护在现代工业和设备运营中具有重要的意义。
首先，它能够提高设备的可用性和可靠性。
传统的定期维护往往是基于时间或使用寿命来安排的，这种维护方式无法准确预测设备的真实状态和故障潜在风险，并且容易导致设备停机时间过长。
而预测性维护借助先进的传感器和监测设备，可以实时监测设备的运行状态和性能指标，及时发现设备问题，并针对性地进行维护和修复，从而提高设备的可用性和可靠性。
其次，预测性维护可以降低维护成本和维护工作量。
通过实时监测设备的运行状态，我们可以提前发现设备存在的问题并及时采取措施。
这样，就可以避免因设备故障而导致的停机和维修时间，减少维修成本和工作量。
另外，预测性维护还可以帮助企业有效规划维护资源，提高维护效率和维护质量，降低额外的维护费用。
最后，预测性维护有助于延长设备的使用寿命。
通过持续监测设备的运行状况和性能指标，我们可以提前发现设备存在的问题并及时修复，减少不必要的损伤和磨损。
这样，设备的寿命得以延长，减少了设备更换和更新的频率，进一步降低了成本和资源的浪费。
二、预测性维护的实施步骤实施预测性维护需要进行以下步骤：1. 设立监测系统：在设备上安装传感器和监测设备，实时监测设备的运行状态和性能参数。
监测数据可以包括温度、压力、振动、电流等信息。
同时，还需要建立数据采集和存储的系统，确保数据的完整和准确性。
2. 数据分析和建模：利用数据分析和数据建模技术，对监测数据进行处理和分析。
通过建立预测模型和故障诊断模型，可以准确评估设备的运行状况和故障潜在风险。
预测性维修概述
预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修（Corrective Maintenance）,又称事后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（Preventive Maintenance）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修概述
预测性维修概述Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于和方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
（Corrective Maintenance）,又称（）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
（）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修概述
预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）之阳早格格创做预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维建，正在呆板运止时，对付它的主要（或者需要）部位举止定期（或者连绝）的状态监测战障碍诊疗，判决拆备所处的状态，预测拆备状态已去的死长趋势，依据拆备的状态死长趋势战大概的障碍模式，预先造定预测性维建计划，决定呆板该当建理的时间、真量、办法战必须的技能战物资收援.预测性维建集拆备状态监测、障碍诊疗、障碍（状态）预测、维建计划收援战维建活动于一体，是一种新兴的维建办法.预测性维建没有但是正在名字称呼上有分歧，正在观念的内涵战中延上也有出进，果此又有狭义战广义预测性维建二种观念.狭义的预测性维建坐脚于“状态监测”，强调的是“障碍诊疗”，是指没有定期或者连绝天对付设备举奇迹态监测，根据其截止，查明拆备有无状态非常十分或者障碍趋势，再适时天安插维建.狭义的预测性维建没有牢固维建周期，只是通过监测战诊疗到的截止去适时天安插维建计划，它强调的是监测、诊疗战维建三位一体的历程，那种思维广大适用于过程工业战大规模死产办法.广义的预测性维建将状态监测、障碍诊疗、状态预测战维建计划多位合一体，状态监测战障碍诊疗是前提，状态预测是沉面，维建计划得出最后的维建活动央供.广义的预测性维建是一个系统的历程，它将维建管造纳进了预测性维建的范畴，通盘思量所有维建历程，曲至得出与维建活动相闭的真量.建复性维建（Corrective Maintenance）,又称事后维建（Break-down Maintenance）,是“有障碍才维建（Failure Based）”的办法，它是以设备是可完佳或者是可能用为依据的维建，只正在设备部分或者局部障碍后再回复其本初状态，也便是用坏后再建理，属于非计划性维建.防止性维建（Preventive Maintenance）又称定时维建，是以时间为依据(Time Based)的维建，它根据死产计划战体味，按确定的时间隔断举止停机查看、解体、调换整部件，以防止益坏、继收性毁坏及死产益坏.那种维建要收也便是暂时所一致采与的计划维建或者定期维建，如大、中、小建等.[编写]预测性维建最早正在西圆兴盛工业国家兴盛，预测性维建的观念源起于英文名词汇“Predictive Maintenance”，到目前为止，预测性维建已经有了几个相似的名字，那是果为正在分歧范围，分歧的人员根据自己钻研的偏偏沉面分歧，给出了分歧的翻译战分歧的定义.逃根溯源，该当从英文的定义道起.Predictive Maintenance，其英文阐明为Condition Based Maintenance（CBM）或者On-condition Maintenance.PdM普遍翻译为预测性维建或者预知性维建，而预测维建战预知维建与前里的翻译相比，只是是多字少字的问题；CBM普遍翻译为状态基维建或者鉴于状态的维建，那个翻译按英笔墨里的意义曲译过去，共时引进了“基”的观念，使翻译博业化.偶尔CBM也被翻译为预测性维建，果为它的英文本意便是对付PdM的观念阐明；On-condition Maintenance普遍翻译为视情维建，那是翻译者根据华夏人的习惯意译过去的.正在本量使用中，几其中英文名词汇偶尔被随机天拉拢，那皆无可薄非，果为它们自己是一回事.沿袭使用到即日，几个名词汇正在观念上有了一些细微的没有共.预知性维建被定义为：以设备诊疗技能为前提，分离设备障碍的履历战现状，参照运止环境及其余共类设备的运止情况，应用系统工程的要收举止概括推断分解，进而查明设备里里情况、障碍战非常十分的本量，预测隐患的死长趋势，提出防范步伐战处置对付策，那样一套要收总称为预测要收，把应用预测要收得到的截止纳进维建管造便是预知维建.它强调了预测要收，包罗了维建管造；而鉴于状态的维建战视情维建坐脚于状态，强调了状态，它们的表里依据是：板滞战拆备有自己的状态，将要出现问题的板滞或者拆备将出现一些不妨瞅察、感觉或者丈量到的旗号（如噪声、振荡、收热、裂纹或者电量的改变等）.那里状态有二层含意，一是指正在某时某刻某种条件下拆备的坐即状态，那是狭义的状态的观念.二是包罗了坐即状态的前身战后绝，指的是所有死命周期内的状态，即广义的状态观念.[编写]预测性维建死长到目前，基础上产死了自己的技能体系，如图所示.状态监测技能死长到目前，正在各工程范围皆产死了各自的监测要收，状态监测的要收依据状态检测脚法的分歧而分成许多种，时常使用的包罗：振荡监测法、噪声监测法、温度监测法、压力监测法、油液分解监测法、声收射监测法等.单道“障碍诊疗”，它是一门新死长的科教，而且越去越受到沉视，更加是正在连绝死产系统中，障碍诊疗有着非常要害的意义.依照诊疗的要收本理，障碍诊疗可分为：时频诊疗法、统计诊疗法、疑息表里分解法及其余人为智能法（博家系统诊疗、人为神经搜集诊疗等）、朦胧诊疗、灰色系统表里诊疗及集成化诊疗（如朦胧博家系统障碍诊疗、神经搜集博家系统障碍诊疗、朦胧神经搜集诊疗等）.状态预测便是根据拆备的运止疑息，评估部件目前状态并预计已去的状态.其时常使用的要收偶尔序模型预测法、灰色模型预测法战神经搜集预测法.而对付于预测要收的启垦普遍有三种基础道路：物理模型、知识系统战统计模型.正在本量应用中，可将三种道路概括正在所有，产死一种分离了保守的物理模型战智能分解要收，并不妨处理数字疑息战标记疑息的混同性障碍预测技能，对付于真止预测性维建更为灵验.维建计划是从人员、资材、时间、费用、效率等多圆里、多角度出收，根据状态监测、障碍诊疗战状态预测的截止举止维建可止性分解，定出维建计划，决定维建包管资材，给出维建活动的时间、天面、人员战真量.维建计划的造定要收普遍有障碍树推理法、数教模型剖析法、贝叶斯（Bayes）搜集法(适用于表白战分解没有决定战概率性真物)战智能维建计划法等.。
预测性维修(PredictiveMaintenance,简称
维修决策是从人员、资源、时间、费用、效益等多方面、多角度出发，根据状态监测、故障诊断和状态预测的结果进行维修可行性分析，定出维修计划，确定维修保障资源，给出维修活动的时间、地点、人员和内容。维修决策的制定方法一般有故障树推理法、数学模型解析法、贝叶斯（Bayes）网络法(适用于表达和分析不确定和概率性事物)和智能维修决策法等。
预测性维修（PredictiveMaintenance，简称PdM）
预测性维修概述
预测性维修（PredictiveMaintenance，简称PdM）是以状态为依据(ConditionBased)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预防性维修（PreventiveMaintenance）又称定时维修，是以时间为依据(TimeBased)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。
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预测性维修的相关概念
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
各种设备维修模式
各种设备维修模式设备维修是指对各种设备进行故障排除和修复工作，以保证设备正常运行。
在现代社会中，各种设备的维修模式日益多样化，以下是其中几种常见的设备维修模式：1.预防性维修模式：预防性维修是指根据设备的使用寿命和维修需求，提前进行维修工作，以减少故障的发生。
这种模式采取定期检查设备，更换易损件，以及进行必要的调整和清洁等措施，可以延长设备的寿命，减少突发故障的发生。
2.预测性维修模式：预测性维修是指通过监测和分析设备的运行状态和数据，提前发现故障迹象，并及时进行修复。
这种模式需要利用先进的传感器和监测技术，对设备的各项参数进行实时监测，通过数据分析和故障预测算法，判断设备是否有可能发生故障，并提前采取维修措施。
3.反应性维修模式：反应性维修是指在设备发生故障后，及时采取维修措施，以恢复设备的正常运行。
这种模式通常是在设备发生故障时，由设备操作人员或维修人员进行故障排除和修复，以恢复设备的正常功能。
反应性维修模式的缺点是不能提前预防故障的发生，容易导致设备停机时间长，造成生产损失。
4.运营维修模式：运营维修是指将设备维修纳入到设备的整个运营过程中，通过优化设备的运营和维修流程，最大限度地减少故障和维修时间。
这种模式强调设备维修与生产运营的紧密结合，通过合理的维修计划和备件管理，以及人员培训和技术支持，提高设备的可靠性和稳定性。
5.外包维修模式：外包维修是指将设备的维修工作外包给专业的维修服务公司进行处理。
这种模式通过外包维修，可以将设备维修工作交给专业人员，以提高维修效率和质量。
外包维修通常采取合同制或服务合作的方式，外包方负责设备的维修工作，而设备拥有方提供维修所需的设备资料和资源。
综上所述，设备维修模式有预防性维修、预测性维修、反应性维修、运营维修和外包维修等多种形式，每种模式都有其适用的场景和特点。
随着科技的不断进步和工业生产的发展，设备维修模式也在不断演化，以更好地满足各类设备的维修需求。
设备维保管理中的预测性维护策略
详细描述
数据不全，即设备运行数据记录不完整，导致模型无 法全面分析设备性能变化；数据错误，即设备运行数 据记录存在误差，影响模型准确度；数据噪声，即设 备运行数据中混入了无关信息，干扰模型对设备性能 变化的识别。
模型准确度问题
总结词
预测性维护策略依赖于高准确度的模型进行设备性能 预测，但实际应用中模型的准确度往往受到限制。
提高生产效率
延长设备使用寿命
稳定的设备运行状态有助于提高生产效率 和质量，增强企业的竞争力。
科学的维护策略能够延长设备的使用寿命 ，降低资产折旧和更新换代的成本。
预测性维护的历史与发展
起源
预测性维护的概念起源于20世纪70年代，最初主要用于工 业设备的故障诊断和监测。
技术发展
随着传感器技术、数据分析技术和智能监测技术的发展，预测性 维护的应用范围不断扩大，逐渐成为设备维保管理的重要手段。
设备状态监测
实时监测
通过在线监测系统实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况。
定期检查
定期对设备进行全面检查，了解设备的整体状况和潜在问题。
故障诊断与预测
故障诊断
通过分析监测数据和运行状态，确定 设备是否存在故障以及故障的类型和 程度。
故障预测
根据设备的运行历史和监测数据，预 测设备可能出现的故障和问题，提前 采取措施预防。
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案例二：化工设备的预测性维护
化工设备的预测性维护
化工设备在连续运行过程中，由于高温、高压、腐蚀等恶劣环境，故障率较高。预测性维护通过实时 监测化工设备的各项参数，及时预警，确保生产线的稳定运行，提高生产效率。
案例三：轨道交通设备的预测性维护
轨道交通设备的预测性维护
预测性维修概述
猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）是以状况为根据(Condition Based)的维修,在机械运行时,对它的重要（或须要）部位进行按期（或持续）的状况监测和故障诊断,剖断设备所处的状况,猜测设备状况将来的成长趋向,根据设备的状况成长趋向和可能的故障模式,预先制订猜测性维修筹划,肯定机械应当补缀的时光.内容.方法和必须的技巧和物质支撑.猜测性维修集设备状况监测.故障诊断.故障（状况）猜测.维修决议计划支撑和维修运动于一体,是一种新兴的维修方法.猜测性维修不但在名字称呼上有不合,在概念的内在和外延上也有出入,是以又有狭义和广义猜测性维修两种概念.狭义的猜测性维修容身于“状况监测”,强调的是“故障诊断”,是指不按期或持续地对设备进行状况监测,根据其成果,查明设备有无状况平常或故障趋向,再合时地安插维修.狭义的猜测性维修不固定维修周期,仅仅经由过程监测和诊断到的成果来合时地安插维修筹划,它强调的是监测.诊断和维修三位一体的进程,这种思惟广泛实用于流程工业和大范围临盆方法.广义的猜测性维修将状况监测.故障诊断.状况猜测和维修决议计划多位合一体,状况监测和故障诊断是基本,状况猜测是重点,维修决议计划得出最终的维修运动请求.广义的猜测性维修是一个体系的进程,它将维修治理纳入了猜测性维修的范畴,全盘斟酌全部维修进程,直至得出与维修运动相干的内容.修复性维修（Corrective Maintenance）,又称过后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方法,它是以设备是否无缺或是否能用为根据的维修,只在设备部分或全体故障后再恢复其原始状况,也就是用坏后再补缀,属于非筹划性维修.预防性维修（Preventive Maintenance）又称准时维修,是以时光为根据(Time Based)的维修,它根据临盆筹划和经验,按划定的时光距离进行停机检讨.解体.改换零部件,以预防破坏.继发性破坏及临盆损掉.这种维修办法也就是今朝所广泛采取的筹划维修或按期维修,如大.中.小修等.[编辑]猜测性维修最早在西方蓬勃工业国度鼓起,猜测性维修的概念源起于英文名词“Predictive Maintenance”,到如今为止,猜测性维修已经有了几个类似的名字,这是因为在不合范畴,不合的人员根据本身研讨的着重点不合,给出了不合的翻译和不合的界说.追根溯源,应当从英文的界说谈起.Predictive Maintenance,其英文说明为Condition Based Maintenance（CBM）或On-condition Maintenance.PdM一般翻译为猜测性维修或预知性维修,而猜测维修和预知维修与前面的翻译比拟,仅仅是多字少字的问题;CBM一般翻译为状况基维修或基于状况的维修,这个翻译按英文字面的意思直译过来,同时引入了“基”的概念,使翻译专业化.有时CBM也被翻译为猜测性维修,因为它的英文原意就是对PdM的概念说明;On-condition Maintenance一般翻译为视情维修,这是翻译者根据中国人的习惯意译过来的.在现实应用中,几个中英文名词有时被随机地组合,这都无可厚非,因为它们本身是一回事.沿袭应用到今天,几个名词在概念上有了一些细微的不同.预知性维修被界说为：以设备诊断技巧为基本,联合设备故障的汗青和近况,参考运行情形及其它同类设备的运行情形,应用体系工程的办法进行分解断定剖析,从而查明设备内部情形.故障和平常的性质,猜测隐患的成长趋向,提出防备措施和治理对策,如许一套办法总称为猜测办法,把应用猜测办法得到的成果纳入维修治理就是预知维修.它强调了猜测办法,包含了维修治理;而基于状况的维修和视情维修容身于状况,强调了状况,它们的理论根据是：机械和设备有本身的状况,即将消失问题的机械或设备将消失一些可以不雅察.感到或测量到的旌旗灯号（如噪声.振动.发烧.裂纹或电量的转变等）.这里状况有两层寄义,一是指在某时某刻某种前提下设备的即时状况,这是狭义的状况的概念.二是包含了即时状况的前身和后续,指的是全部性命周期内的状况,即广义的状况概念.[编辑]猜测性维修成长到如今,根本上形成了本身的技巧体系,如图所示.状况监测技巧成长到如今,在各工程范畴都形成了各自的监测办法,状况监测的办法根据状况检测手腕的不合而分成很多种,经常应用的包含：振动监测法.噪声监测法.温度监测法.压力监测法.油液剖析监测法.声发射监测法等.单讲“故障诊断”,它是一门新成长的科学,并且越来越受到看重,尤其是在持续临盆体系中,故障诊断有着平常重要的意义.按照诊断的办法道理,故障诊断可分为：时频诊断法.统计诊断法.信息理论剖析法及其它人工智能法（专家体系诊断.人工神经收集诊断等）.隐约诊断.灰色体系理论诊断及集成化诊断（如隐约专家体系故障诊断.神经收集专家体系故障诊断.隐约神经收集诊断等）.状况猜测就是根据设备的运行信息,评估部件当前状况并估计将来的状况.其经常应用的办法有时序模子猜测法.灰色模子猜测法和神经收集猜测法.而对于猜测办法的开辟一般有三种根本门路：物理模子.常识体系和统计模子.在现实应用中,可将三种门路分解在一路,形成一种联合了传统的物理模子和智能剖析办法,并可以或许处理数字信息和符号信息的混杂性故障猜测技巧,对于实现猜测性维修更为有用.维修决议计划是从人员.资本.时光.费用.效益等多方面.多角度动身,根据状况监测.故障诊断和状况猜测的成果进行维修可行性剖析,定出维修筹划,肯定维修包管资本,给出维修运动的时光.地点.人员和内容.维修决议计划的制订办法一般有故障树推理法.数学模子解析法.贝叶斯（Bayes）收集法(实用于表达和剖析不肯定和概率性事物)和智能维修决议计划法等.。
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预测性维修PdM
PdM M）是通过采用振动、热成像、润滑分析、
预测性维修（Pd
电机电流分析、工艺流程参数监控等技术手段提前发现机器
故障、并在机器最终失效之前将故障排除的一种高级维修模
式，也称状态检修（CBM）。
在被动维修和传统的预防性维修、定期检修体制中引入预测
性维修，可以显著地减少非计划性停机、减少过维修，提高
计划检修的有效性，延长设备无故障运行时间。
一方面由于用于支持预测性维修所需要的专业设备较为昂贵，另一方面，企业要培养和保有从事预测性维修的专业人才也是一大挑战。
SKF的预测性维修服务合同为您解决这样的问题。
SKF面向各工业行业的客户提供一次性或长期的预测性维修服务，基于对各种类型旋转设备功能的认识和设备失效模式与影响的理解，我们可以为您的关键旋转设备量身定制预测性维修服务包，将SKF 在振动、热成像、润滑分析、电机电流分析等方面的专长有效地综合应用于设备状态监测和故障诊断中，为您提供专家建议。
SKF与众不同的是，由于我们对轴承和旋转机械的深刻了解，我们还可以将预测性维修项目中收集到的数据用于失效根本原因分析，以从根本上克服同样故障的重复出现。
SKF的预测性维修服务专长于以下类型的旋转设备，但不局
限于这些设备：
y工业风机/风扇
y泵
y电机
y齿轮箱
y皮带机
y辊子
y压缩机
y破碎机
y磨盘
y……
资产管理预测性维修服务y振动分析
y红外热成像
y润滑分析
y电机分析
y远程诊断
状态监测产品
机械服务维修服务解决方案
修复服务
客户化产品服务培训振动分析
对旋转机械而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相关的，振动检测具有直接、实时和故障类型覆盖范围大的特点。
因此，振动检测是针对旋转机械的各种预测性维修技术中的核心部分，其它预测性维修技术，如热成像、油液分析、电机电流分析等则是振动检测技术的有效补充。
在客户实施的振动预测性维修项目中，SKF服务工程师的职责不仅是帮助我们的客户人员掌握有关软硬件设备的使用，更重要的是，我们有足够的能力和丰富的经验帮助客户人员有效地掌握振动分析技术。
当然，您也可以委托SKF进行振动数据的采集和分析，不需要为拥有振动检测系统而进行固定资产投资和雇佣这方面的专业人员，减少因人员变动对预测性维修项目的影响风险。
SKF服务工程师不仅装备有最先进的离线或在线的振动监测系统，功能强大的分析软件。
我们的可靠性服务工程师有全球统一的执业标准，他们都通过了美国无损检测协会（ASNT）振动分析方面的培训和
相应级别的认证。
更重要的是，他们长期工作于各种现场，有丰富的诊断经验，还有SKF强大的应用工程师和专家团队的支持。
我们可以承接一次性的振动检测与故障诊断服务合同，也可以与客户签订长期的服务合同。
通过振动可检测的设备故障类型
y不对中
y不平衡
y机械松动
y齿轮啮合类故障
y轴承损伤
y润滑不良或受污染
y电机转子/定子故障
y共振
y轴弯
y叶片通过频率
y……
振动培训
SKF可以响应您在振动分析方面的各种需要，包括以公共课程的
方式向您传授振动分析技术和使用技巧。
振动分析应用案例
案例一：离线和在线监测相结合用于某纸厂的压榨辊
背景信息：
某纸厂压榨辊:长11,620mm；外直径1,540mm；两端轴承间
距：10,550mm；重4,400kg。
2003年8月计划检修期间更换了该压榨辊。
在该纸机上装有在线监测系统，包括对压榨辊的监测。
计划检修结束，重新开机，还未来得及装回在线监测系统的传感器。
为弥补这一段“空白”时间，客户在计划检修前后都使用SKF Microlog便携式数采器来采集振动数据。
检测时压榨辊转速为252RPM，
更换后（03年8月25日）压榨辊旋转频
率及其谐波
4293CPM
轴承内圈缺陷频率及其谐波
更换前（03年8月14日）
图1.加速度包络gE趋势图图2.频谱图
阶段二：8月30日，利用短暂的15分钟停机时间，装
回在线监测系统，在频谱图上印证了这一问题，并进一
步加强监控。
轴颈划伤
内圈断裂
图3.更换下来的压榨辊轴承内圈断裂，轴颈划伤
二次更换压榨辊后，在线监测系统检测到振动已
经降下来了（如图4所示）。
本次成功诊断避免了14个小时的非计划性停机！
价值回报
图5.振动加速度包络频谱上发现轴承外圈缺陷频率及其谐波。