目前，旋轉接卸在各類工業生產體系中均占據核心地位，一旦其出現故障將會嚴重影響整個工作的運行，設備管理部門針對此類設備不僅要制定長遠的運行時間與滿足極端苛刻條件的性能標準，還需要設計此類設備智能設備狀態維修方案或框架結構，以便能夠更好地實現對旋轉類設備的故障預測和診斷。

旋轉類設備智能狀態維修

旋轉類設備智能狀態維修

坦白地講，旋轉類設備智能狀態維修管理平臺的搭建，重點是根據軟件、硬件設備管理需求，實現對設備的狀態維護和修理。而所謂狀態維修，即通過監測和數據處理提取設備劣化信息，從而利用預測和診斷系統實現減少停機時間。具體涉及到數據采集、數據預處理、特征提取、健康評定、預測以及診斷等方面，詳情如下所示。

1.數據采集

即提供數字化傳感器或變頻器獲取有用信息(數據采集)，使用網絡進行信息傳遞(數據通信)，以及利用信息傳輸系統存儲數據，并提供下一步處理(數據存儲和處理)。

2.數據預處理

即從數據中剔除掉外部干擾信息和偏差的影響，以保證獲取更加可靠的檢測結果。

3.特征提取

主要是為實現特定的檢測目的，選取出最重要的，并可靠性高的數據特征組合。

4.健康評定

所謂健康評定，即借助狀態監測信息以判定設備是否是健康運行還是出現劣化，在這一步中明確標準。

5.預測

即在早期發現設備組件出現的潛在故障，并有一定的手段和技術來預測這一缺陷的進展。

5.診斷

主要是通過故障檢測以發現問題點，找出故障根本原因并采取有效的隔離措施，是故障診斷的主要三個任務。

在運行監測過程中，一些缺陷，例如局部污染等，導致影響了設備的運行參數，如流量和效率的變化，而這些又反過來影響觀察參數的變化，包括壓力，溫度，燃料流量和轉速變化等。這些偏離運行參數的數據可以用來偵測故障和隔離故障;另一方面，由于機械性能的劣化進行影響到整個設備的有效運行。而現場的數據表明，組合兩種或者更多的監測技術可以讓我們獲取更多地、更可靠地設備劣化信息。

綜上所述，對于旋轉類設備建立狀態維修，企業首先要選擇有效的數據采集穿感器，其次要提取顯著特征并進行信號預處理，然后還要充分利用專業知識進行分析，同時要設計有效的數據模型以便從各類傳感器中獲取信息，最后要善于整合盡可能多的狀態監測方法以提高故障預測的能力。

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