5分钟搞懂振动监测：提高设备寿命的关键技术
固德科技报｜5分钟搞懂振动监测：提高设备寿命的关键技术#PHM
#PDM
Posted On : 26 Feb. 2025
为什麽要为设备进行振动监测？振动监测有哪些关键指标？线上监测与巡检量测哪种方式更适合您的设备？
为什麽振动监测这麽重要？
你有没有想过工业设备的寿命，与运行状态息息相关？设备在运行时的振动，其实就是设备健康状况的一种「语言表达」。根据统计，大约70%的机械故障都跟振动异常有关，如果我们能够透过有效的振动监测技术，就能更早发现潜在问题，避免机台突然罢工，导致生产线停摆。
设备若能自己「告诉」你它哪里不舒服，企业就能提前做出应对，减少非计画性停机的风险，甚至还能够延长设备的使用寿命，这正是振动监测技术的价值所在！
＃PHM ＃设备寿命 ＃生产效率
振动监测是什麽？
振动监测（Vibration Monitoring）是一种透过感测器即时收集设备振动数据，并透过分析这些数据来识别异常模式的技术。当机械零件开始老化、松动或磨损时，其振动频率和幅度会发生变化，因此振动监测能有效预测设备潜在的故障。
振动与设备故障的关联性
振动是机械设备运行过程中的自然现象，但当振动强度或频率异常时，往往意味着机械部件的损坏或潜在故障。
例如：
• 轴承磨损：长时间运行后，轴承内部可能出现微小裂缝，这些裂缝会导致高频振动，进而加速损坏。
• 不对中问题：如果马达与传动轴未对准，将导致设备产生异常振动，进而影响整个机械系统。
• 机械不平衡：旋转设备（如风扇、涡轮机）如果未经适当平衡，会产生过度振动，缩短零件寿命。
• 松动或结构疲劳：设备零件因长时间使用，可能因为螺栓松动或金属疲劳而导致振动异常。
设备异常有哪些指标呢？
备异常的判断可依据多种关键指标，这些指标可以帮助工程师及维护团队提前预测设备问题，降低非计画性停机的风险。以下顺便说明有哪些是常见的设备异常指标：
振动指标（Vibration Indicators）
振动异常是机械设备故障的最早期徵兆，以下是常见的振动监测指标：
1. 振动幅度（Amplitude）：测量设备振动的强度，单位为 mm/s、m/s² 或 g。振动幅度超过 ISO 10816 标准可能表示不平衡、轴承故障、对中异常等问题。
2. 频率（Frequency, Hz）：当特定频率的振动能量过高，可能代表共振、齿轮磨损、轴承异常等问题。
3.加速度（Acceleration）：测量振动变化率，可用于检测高速设备的异常，特别适用于旋转机械和马达。
4. 总振动值（Overall Vibration）：
• 监测设备的总体振动能量（例如 RMS 值），当总振动超过正常范围，表示可能有结构性问题。
5 冲击值（Shock Pulse）：
• 用于检测滚动轴承、齿轮异常，因为这些零件的微小损伤会产生高频冲击波。
其他还有常与摩擦、电气问题相关的温度指标（Temperature Indicators），温度异常是许多设备故障的次级指标，轴承温度上升可能代表润滑不足、滚动体损坏或过载问题。而马达温度异常可能因为过载、冷却系统故障、电源不稳导致。齿轮箱温度升高可能表示润滑不足、齿轮咬合异常、过载等问题。
电流与功率指标则通常与负载异常、马达故障或电源问题有关。三相马达的电流不平衡超过 10% 可能表示相位问题、电源品质差或绕组短路。当功率因数低于正常范围，可能代表马达效率下降、负载不匹配。突然的负载上升或下降可能表示机械卡滞、过载等情况等等。
此外，还有油品与润滑异常指标，当遇到润滑不足或油品变质也可能会导致设备的异常，设备的润滑油温度异常上升，可能代表摩擦过大、润滑失效。若检测到金属碎屑、水分、碳沉积，可能代表机械磨损或冷却液渗漏。
振动监测的优势
预测性维护降低意外停机：
传统的设备维护方式大多属于「计画性维护」或「事后维护」，即透过固定时间进行检查，或在设备故障后才进行修復。然而，这种方式无法确保设备在两次检查之间的健康状态。
振动监测技术允许企业实施预测性维护（Predictive Maintenance），即在设备尚未发生明显故障前，透过振动数据分析来预测可能的问题。例如，一台工业马达的振动数据显示异常频率变化，工程师可提前规划维修，而不需等到设备完全损坏才处理。
延长设备寿命与降低维修成本
振动监测可以帮助企业发现早期的机械异常，避免故障扩大。根据研究，透过预测性维护可降低40%的维修成本，并且将设备寿命延长 30% 以上。
提高生产效率与产品品质
许多製造业的生产设备（如半导体製程机台、汽车冲压机等）对于设备的稳定性要求极高，任何异常振动都可能导致产品瑕疵。例如，在半导体製造中，一台设备的细微振动可能会影响晶圆精度，导致良率下降。透过即时振动监测，企业可确保设备维持最佳状态，确保生产品质。
提升安全性
除了降低成本与提升效率，振动监测还可降低安全风险。例如，石化厂的大型设备如果出现振动异常，可能代表设备内部存在裂缝，若未即时处理，可能导致设备爆炸或洩漏，威胁员工安全与环境。
振动监测的核心技术？
振动监测主要需要三大项目，一是选择适合的感测器、二是搭配适合的运算技术、三是硬体的使用，包含市面上常见的传输系统与边缘运算电脑等。
目前业界常见的振动监测技术包括：
• 傅立叶转换（FFT）：将时间域数据转换为频率域，帮助工程师识别特定频率的异常。例如，设备异常可能会在特定频率上产生峰值。
• 时域分析：直接分析振动波形，以监测突发异常事件，例如设备不平衡、轴承损坏等。
• 包络分析：专门用于检测滚动轴承的早期故障，可以识别微小的变化。
| 分析方法 | 适用对象 | 优势 | 限制 |
|---|---|---|---|
| FFT 频谱分析 | 低频结构异常（如不平衡、不对中） | 适用于旋转机械的大范围诊断 | 无法准确检测高频故障（如轴承、齿轮问题） |
| 时域分析 | 检测整体振动变化 | 直观显示振动趋势 | 无法识别特定频率的异常 |
| 包络分析 | 轴承、齿轮损坏的早期诊断 | 可检测高频脉冲信号，提早发现异常 | 需要适当的滤波选择来确保信号提取的准确性 |
AI 与机器学习振动分析
此外，还有目前发展迅速的 AI 训练模型，我们可以透过历史数据学习正常与异常的振动模式，提供更精准的预测。例如，透过 AI 模型识别异常趋势，可提前几週预测设备损坏。利用边缘运算（Edge Computing）允许感测器即时处理数据，减少数据传输延迟，确保即时反应。以及数据融合技术，将振动数据与温度、压力等多种感测器数据结合，提高异常检测准确率。
线上（Online） vs. 巡检量测
在振动监测领域，监测方式主要可分为线上监测（Online Monitoring）和巡检量测。两者在应用场景、监测方式、成本及技术要求上各有不同
线上监测
线上监测指的是连续或定期自动监测机械设备的振动状况，通常透过固定式感测器与远端数据传输技术来实现。可24/7连续监测，即时发现异常情况、避免突发性停机事故。因为当设备异常振动发生时，系统能自动发送警报，避免重大设备损坏。搭配支援IoT（互联网）技术，也可透过无线传输（Wi-Fi、LoRa、4G/5G）将数据上传至云端，方便远端监测与大数据分析。
较适合监测高价值关键机台（如半导体製造设备、电厂涡轮机、大型马达等），即便设备运行中也能监测，减少人工巡检负担。在高温、高压、密闭空间等不适合人工巡检的环境（如石化厂、核电厂）特别有价值。
巡检量测
巡检量测是指透过人工的方式，定期（如每週、每月）使用手持式振动分析仪或巡检设备来收集数据，并在测量后分析结果。成本较低，无需安装固定式感测器，只需购买手持式分析仪，初期投资相对较小。适合中小企业或不需长时间监测的设备。
操作人员可依需求测量不同机台，不受限于固定监测点。适合移动设备或不固定运行设备（如定期启动的泵浦、压缩机等）。但不适合高风险设备，例如：核电厂、半导体厂、石化业等关键设备，若依靠离线监测，可能无法及时发现故障，造成重大经济损失。
| 比较项目 | 线上监测 | 巡检量测 |
|---|---|---|
| 监测方式 | 连续监测 | 定期量测 |
| 适用设备 | 重要、关键设备（如半导体、电力系统） | 一般工厂设备、非关键机台 |
| 安装成本 | 高（需感测器、数据採集装置）、硬体设备等 | 低（仅需手持设备与感测器） |
| 数据分析 | 需大数据管理与AI分析 | 手动分析，数据量小 |
| 预测能力 | 可进行故障预测 | 较无法即时发现故障 |
| 操作需求 | 自动化，减少人为误差 | 需人员巡检，受技术影响 |
固德科技的应用策略
1. 混合式监测方案
提供线上监测 + 巡检量测的综合解决方案，例如：RM-IOT-B + 手持式的SMS-RC是透过无线振动感测器 + AI数据分析平台，帮助客户实现自动化监测与早期预警，提升设备可靠度。透过手持式巡检分析仪能够进一步瞭解设备异因，准确维修。
2. 行动化振动巡检系统
开发手机或平板适用的简易量测功能，搭配手持式感测器，让工程师可以即时测量并上传数据，进一步透过云端进行诊断分析。
RM-IoT-B 线上监测系统
只要是设备，多半都有马达，藉由马达带动而产生机械作动。因此，厂区内佈满大量的马达、泵浦、压缩机、空调机设备等，若能掌握转子状态，就能掌握 60-70% 的设备问题关键点。
RM-IoT 线上监测系统
RM-IoT-B 线上监测系统
掌握转子状态，就能掌握 60-70% 的设备问题关键点
旋转机械振动检测
掌握转子马达状态，就能掌握60~70％厂区设备异常问题。
产业痛点：半导体产线，降低产品良率
透过振动监测除了能够掌握设备的状态，还为您解决最急迫的厂区或产线的问题。
案例详述：半导体製造过程极度依赖精密设备，如搬运机械手臂、蚀刻机等，任何细微的振动异常都可能导致生产缺陷，甚至影响良率。晶圆搬运机械手臂在运送过程中发生轻微的震颤，导致晶圆的报废。过去只能依赖人工定期停机检查，难以即时发现异常，耽误製程也降低产品良率。
解决方案：导入VMS-ML机器学习智能监控系统，透过机器学习系统学习纪录手臂正常运行的状态，当发生异常时则即时预警，提前停机，避免发生晶圆刮伤或报废。并且透过数据累积的趋势图能够了解设备的状态，找出最佳保养时机。
结果：停机时间减少30%，产能提升20%。
VMS®-ML 机器学习智能监控系统
针对各式机械设备的动态监测，使用者透过简单建立健康规范，系统学习动作依照所累积的数据统计进而做出分析判断，产业进而可订立预知保养计画并有助于设计者优化产线设计流程。
VMS®-ML 机器学习智能监控系统
VMS®-ML 机器学习智能监控系统
产线AI化 杜绝不良品
立即採取行动，提升设备寿命！
设备的稳定运行与寿命延长，取决于有效的监测与维护策略。
透过振动监测技术，企业可以即时掌握设备健康状态，预防突发性故障，减少非计画性停机等。结合线上系统与巡检量测分析，能进一步提升诊断精准度，提前发现设备的异常，优化维护计画，降低维修成本。同时，透过数据累积与趋势分析，企业可建立智慧预知保养机制，提升生产效率与设备可靠度。採取适当的监测方案，不仅能减少机械损耗，也能提升整体竞争力，确保长期营运效益。