海上风电的最高电网安全性
GE Vernova 在索非亚项目中采用 iba 系统
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使用有意义的特征值进行状态评估
轻松进行振动监测
利用 ibaInSpectra 从 ibaPDA 中的振动和机器数据计算关键绩效指标，降低复杂性
一位航空业客户使用摩擦焊接机生产发动机部件。
机器的长期高可用性在这里非常重要。然而，以前的振动分析系统已经过时，与外部服务供应商签订的相关支持合同也已到期。这意味着机器的监测和诊断无法再得到保证。
为了确保继续对机器进行振动监测，并提高内部透明度，公司最终决定更换旧系统。除了基于振动数据的磨损监测外，还需要在不改变现有测量点的情况下，更多地关注机器当前的运行状态。客户的另一个重要要求是，系统应提供易于解释的数据，为比较数据做好准备，并最终将其存储起来，用于长期趋势分析。
在寻找合适解决方案的过程中，该公司最终选择了 iba 系统，因为除了技术性能外，该系统的灵活性、开放性和全面的数据分析能力也是一大亮点：在 iba 系统中，控制和振动传感器数据可以同步记录，并计算出有意义的特征值（例如，振动速度的有效值或波峰因数）。这样，即使没有深入的状态监测知识，也能轻松分别监测不同的机器状态，如预热运行或不同飞轮质量的焊接过程。
因此，客户工作人员的工作变得更加轻松，在发生故障时的反应速度和诊断能力也得到了提高。此外，iba 系统的安装程序还满足了许多新的要求。
通过 ibaInSpectra，我们可以将复杂的信号转换成简单的指示器，从而为客户提供有意义的机器状态数据。
欧根-格拉茨
应用与咨询工程师，iba AG
技术
八个振动传感器检测旋转焊接机的振动，并将其记录到 ibaPDA 中。此外，还可在 ibaPDA 中捕获机器的相关过程数据，并直接从 S7 PLC 进行时间同步。然后在 ibaInSpectra 中计算所定义的特征值，并将其分配给相应的运行状态。这些值可用于对机器状态进行初步检查，例如将振动速度与相应的报警和警告值进行比较。
为了进行趋势分析，还为设备操作员创建了一个仪表盘，可根据相应的操作设置过滤数据并使其可视化。使用 ibaDatCoordinator 和 ibaAnalyzer，所有记录的原始振动数据、关键绩效指标和机器过程数据都会通过 iba 数据处理自动导出到客户自己的数据库，并长期存储在那里。这样就可以在较长的时间段内进行趋势分析，并通过深入分析对原始数据进行后续详细分析，因为在出现偏差或错误时，这对专家来说尤为重要。
在项目过程中，iba 提供了系统设计、设置和配置 iba 系统、定义和计算必要的关键绩效指标以及创建 ibaAnalyzer 配置文件等方面的支持，以便进行深入的离线分析。
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常见问题 (FAQ)通过计算均方根（RMS）或峰值因数等标准化关键绩效指标（KPI），可将原始振动数据转化为易于解读的设备状态指标。借助 ibaInSpectra，该转换过程直接基于从传感器和控制系统同步采集的数据进行。计算过程会根据设备的运行状态进行情境化处理。这不仅降低了复杂性，还能实现对设备状态的快速评估。
一种实用的方法是将复杂的信号模式抽象为易于理解的关键指标。ibaPDA 能够同步采集振动数据和工艺数据，而 ibaInSpectra 则会自动从这些数据中生成可供评估的关键绩效指标（KPI）。这些 KPI 可直接与阈值进行对比并以可视化形式呈现。这使得即使是不具备深入振动分析专业知识的操作人员，也能轻松进行状态监测。
差异化分析需要根据运行工况，对振动数据进行基于上下文的评估。借助 ibaInSpectra，可将关键绩效指标（KPI）分配给特定的状态，例如启动、预热或生产阶段。这使得对趋势和偏差的解读更加精准。结合 ibaPDA 使用时，所有相关工艺参数都会纳入评估范围。
可持续分析需要将基于关键绩效指标（KPI）的趋势分析与原始数据存储相结合。借助 ibaDatCoordinator 和 ibaAnalyzer，数据可实现自动处理、导出及长期存储。KPI 支持快速趋势分析，而原始数据则可在发生故障时用于深入调查。这为持续优化和根本原因分析提供了坚实的基础。
早期故障检测基于对预定义关键绩效指标（KPI）的持续监控，并将其与报警和警告阈值进行对比。ibaInSpectra 能实时计算这些关键绩效指标，从而实现即时评估。结合 ibaPDA 使用时，系统会综合考虑相关工艺背景，从而减少误判。这不仅提高了响应速度，还可持续地提升了工厂的可用性。
通过计算均方根（RMS）或峰值因数等标准化关键绩效指标（KPI），可将原始振动数据转化为易于解读的设备状态指标。借助 ibaInSpectra，该转换过程直接基于从传感器和控制系统同步采集的数据进行。计算过程会根据设备的运行状态进行情境化处理。这不仅降低了复杂性，还能实现对设备状态的快速评估。
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