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預測性維護系統軟件的作用是什么？“一只蝴蝶在巴西扇動翅膀，有可能在美國的德克薩斯引起一場龍卷風。” 同樣，設備預測性維護系統的目的是提前預測定位設備小隱患，從而減少設備出現故障而導致意外宕機所引起一系列的“蝴蝶效應”。
特別是在大型的流程化的行業比如：水泥化工、食品飲料、風電廠、鋼鐵煤炭等，我們期望所有的設備都是健康的，這樣才有信心確保流程的連續生產。如果我們看到些什么問題，我們就應該采取一些行動了。比如：齒輪是否正常潤滑，齒輪是否有偏心?聯軸器是否正常?
而振動監測就是一個很好的工具。因為振動分析本身來說，就想一個透視鏡，能夠讓我們看到機器內部的問題，發現減速箱，電機，軸承內部到底發生了什么。機器內部有很多種振動源。因此，振動信號是如何定位設備的故障的。
那從稍微復雜的風機故障診斷解決方案來舉例說說，下圖是一個水泥廠常見的風機設備。紅色的葉輪，綠色位置是軸承部件，藍色的是電機軸的轉動部件。軸承的信號通常是電機轉動速度的3-7倍之間;葉輪信號則更高，一般是電機轉速乘以葉片個數。若用振動預測性維護的方式，我們會用MEMS振動傳感器裝在靠近振動源及設備軸承、葉輪部件處，原因是可以分別采集到部件的特征頻率。像電機的轉速信號、軸承、葉輪的信號，他們各自都是一個完美的正弦波，代表一個頻率，一個信號，風機它有一定的頻率和幅值。
那么通常健康的風機，如果空氣均勻流過這個葉輪，就不會產生很大的振動。但是如果葉片彎曲或者葉片腐蝕等原因，造成的設備故障，波形就會出現異常的變化，采集出的振動信號就會更大。
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