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预测性维护系统软件的作用是什么？“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能在美国的德克萨斯引起一场龙卷风。” 同样，设备预测性维护系统的目的是提前预测定位设备小隐患，从而减少设备出现故障而导致意外宕机所引起一系列的“蝴蝶效应”。
特别是在大型的流程化的行业比如：水泥化工、食品饮料、风电厂、钢铁煤炭等，我们期望所有的设备都是健康的，这样才有信心确保流程的连续生产。如果我们看到些什么问题，我们就应该采取一些行动了。比如：齿轮是否正常润滑，齿轮是否有偏心?联轴器是否正常?
而振动监测就是一个很好的工具。因为振动分析本身来说，就想一个透视镜，能够让我们看到机器内部的问题，发现减速箱，电机，轴承内部到底发生了什么。机器内部有很多种振动源。因此，振动信号是如何定位设备的故障的。
那从稍微复杂的风机故障诊断解决方案来举例说说，下图是一个水泥厂常见的风机设备。红色的叶轮，绿色位置是轴承部件，蓝色的是电机轴的转动部件。轴承的信号通常是电机转动速度的3-7倍之间;叶轮信号则更高，一般是电机转速乘以叶片个数。若用振动预测性维护的方式，我们会用MEMS振动传感器装在靠近振动源及设备轴承、叶轮部件处，原因是可以分别采集到部件的特征频率。像电机的转速信号、轴承、叶轮的信号，他们各自都是一个完美的正弦波，代表一个频率，一个信号，风机它有一定的频率和幅值。
那么通常健康的风机，如果空气均匀流过这个叶轮，就不会产生很大的振动。但是如果叶片弯曲或者叶片腐蚀等原因，造成的设备故障，波形就会出现异常的变化，采集出的振动信号就会更大。
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