圣彼得堡国立大学科学家打造超精密机床状态监测方法

圣彼得堡国立大学的科学家们开发出一种已获专利的方法，用于监测旋转设备，如涡轮机、压缩机和泵。传统的振动诊断在机器外壳上使用无源传感器，但多个部件产生的复杂信号使得难以隔离特定缺陷。新方法引入了一个有源振动发生器，它在无机器振动的频率范围内发出参考信号。通过测量该信号的衰减，系统计算出一个系数，用以减去相邻部件的噪声，从而隔离出每个部件的特征。不同类型的退化会产生独特的频谱模式，该方法能够在更早阶段进行检测。这使得从计划性维护转向基于状态的维护成为可能，将非计划停机时间减少30%至50%，维护成本降低10%至20%。