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变革
随着新千年的到来，我 们目睹了技术的深刻变化，迎来了数字世界全新的工作方式，这就是第四次工业革命。

第一次工业革命中，蒸汽机的发明引发了一场机械革命；第二次工业革命通过电气、通讯领域的革新，带来了更大规模的生产；第三次工业革命带来了半导体、计算、自动化领域发展和互联网的进步，也被称作数字革命。


第四次工业革命是在数据和机器学习的推动下，计算机、人和设备相融合的产物。虽然“工业 4.0”这个词相当模糊，但可以将工业 4.0 定义为，利用整个价值链中所有的数字化可能性，实现人、设备和系统的智能联网。那工业4.0的发展趋势是什么呢？

工业 4.0 自动化的发展趋势

在工业4.0的影响下，电机系统由“自动化金字塔”向“网络化系统”转变。这意味着系统的各个部分，如电机、驱动器、传感器和控制器等相互连接并连接至云端。云端是储存、处理、分析数据和制定决策的数据中心。

在自动化网络中，数据量至关重要。而数据主要由传感器产生，因此现代自动化系统中的传感器数量与日俱增。电机以及风机、泵和输送机之类的从动机都需要通过传感器来收集机器的数据。再通过传感器连接到数据网络，以便充分利用这些数据。在引进先进的工况监测系统时，传感器和连接性的额外成本常常被视为障碍。

现代变速驱动器在工业 4.0 自动化网络中开拓了新的机遇。人们通常认为，驱动器就是控制电机速度的动力处理器。而今，驱动器也是信息链的一部分，要充分发挥驱动器内置处理能力、存储容量和通信接口的优势。

全方位监测，发现潜在故障

数据的全方位监测能提前检查机械潜在故障。利用电机电流信号分析技术，驱动器可以监测电机和应用的工况。该技术有可能消除物理传感器，或是抓取可能无法检测到的早期故障信号。例如，利用该项技术可以提前检测绕组故障或机械负载偏心。

驱动器作为传感器集线器这一概念需要将外部传感器连接到驱动器，从而省去了将物理传感器连接到数据网络的网关。振动传感器、压力传感器和温度传感器都可以连接到驱动器上。这个概念的优势不仅在于节约成本，而且还可使传感器数据与驱动器中不同类型的数据相关联。

基于不同的技术有以下几种不同的维护策略：

1.修复性维护
产品出现故障后，进行更换。
2.预防性维护
在发生故障之前更换产品，尽管未收到产品的通知。
3.基于工况的维护
如产品的实际使用寿命与预期使用寿命不同时，产品会发出警告，并指出可能的根本原因。
4.预测性维护
在达到指定的运行时间之前，产品会发出警告，以便启动服务措施。

抓住设备维护的时机
为何需要基于工况的维护？就是要在故障真正发生之前检测潜在的故障。而修复性和预防性维护是根据故障（事件）或时间进行的，是机器设备在出现故障（修复性）或达到预先设定的运行时间（预防性）后予以维护。这类型的维护不使用来自实际应用的任何反馈。

随着工业 4.0 的到来和传感器数据的可用性，现在可以实现基于工况的维护和预测性维护。此类维护策略使用实际的传感器数据，确定现有设备的状况（基于工况的维护）或预测未来的故障（预测性维护）。

基于工况的维护概览和优点

基于工况的维护是利用获取的数据监测现有设备的健康状况。为此，要选择关键参数作为识别发展性故障的指标。设备状况通常会随着时间的推移而下滑。P-f 曲线表明了典型的下滑模式。设备不能执行预期的功能时，就会发生功能故障。基于工况的维护就是要在故障真正发生之前检测潜在的故障。规划维护措施的优势如下：
01
缩短停机时间
02
避免意外停产
03
优化维护
04
减少备件库存

工业4.0的到来，意味着能承载更多的数据，精准发现机器设备的潜在问题，把握好解决问题的窗口期，有效规避风险，同时将成本、损失降低。读到这里相信你已经能掌握解决问题时期的概念。

当然，我们还需要一款强大驱动器来让数据变得更“聪明”，下期将为大家介绍智能驱动理念以及FC变频器工况监控，让我们拭目以待！

丹佛斯
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