工业泵在各行各业的液体和气体输送中发挥着至关重要的作用。它们在工业生产设施的电机驱动设备中占很大比例，造成大量能源消耗。根据美国能源部（DOE）的数据，流程泵占生产中电机系统总能耗的25 %。确保这些泵的平稳可靠运行，可以显著节约能源，减少维护时间，降低维修成本。预测性维护技术对于实现这些好处至关重要。
可靠的泵对于维持连续高效的生产流程至关重要。没有可靠的泵，生产就会停止，从而导致计划外停机，这是工业制造商最担心的问题。全球500强工业企业每年因意外停机造成的损失高达1.5万亿美元，平均损失11 % 的收入。对于流程制造业而言，风险甚至更高，可能导致整批产品的损失，以及环境危害和安全问题。
实现预测性维护的远程监控是防止计划外停机的关键。它能够检测可能导致机器故障的缺陷，并且能够早期、准确、自动地检测出来。了解泵的故障模式并利用传感器技术及早检测这些缺陷至关重要。
当泵部件出现缺陷时，其可靠性就会降低，最终导致故障。这将导致停机，直到维修恢复泵的功能。
泵可能会遇到各种故障模式，包括水力、机械、润滑和电机或机电故障。使用多个传感器的整体方法可提供检测这些故障模式的最佳覆盖范围。从最可能且最昂贵的故障模式开始是预测性维护过程中的关键。
预测性维护的好处
预测性维护可带来诸多好处，特别是对于依赖泵进行关键流程的行业。通过了解泵的故障模式、部署一系列传感器并结合使用基于物理和数据驱动的模型，制造商可以实现准确的剩余使用寿命（RUL）预测。根据美国能源部的一项研究，正确部署预测性维护计划可使投资回报率（ROI）高达10倍，并能使产量提高20 % 至 25 %。转向预测性维护的动机是明确的，问题只是如何才能做到最好。
向预测性维护过渡
振动传感器是预测性维护中最常见的传感器，但全面的监控堆栈可利用更广泛的不同传感器套件，这些传感器的组合是根据每台机器的常见故障模式为相关机器类型量身定制的。基于这些传感器数据的行业标准警报可将维护任务从预防性（基于时间和使用情况）转变为预测性。例如，预测性维护不是根据时间和使用情况更换润滑油，而是根据传感器监测到的泵的实际状况进行更换。这种方法可延长停机间隔时间，从而提高了设备的正常运行时间和生产力。
从被动或预防性维护转变为预测性维护，可以大大降低维护成本。Electrical Power Research Institute的数据显示，采用预测性维护方法可以将维护成本降低一半，并减少总体停机时间。
此外，真正的预测性维护还能为根本原因分析提供更多数据。例如，用户可以调查为什么轴承的老化速度比预期的要快，而不仅仅是（发现故障后）安排更换轴承。预测性维护实践有助于识别趋势和原因，从而采取更加积极主动的措施并进一步降低成本。
高频传感器（如测量振动、电流或压力的传感器）对于诊断故障模式和预测性维护需求至关重要。与通常用于机器控制的低频传感器相比，这些传感器能更早地检测到轴承磨损、电机转子条缺陷和泵发生汽蚀等故障模式。它们能够准确地估计泵的RUL，从而优化维护活动的规划。
使用高频传感器，用户可以绘制出资产的退化曲线。潜在故障点到故障（P-F）曲线表示退化率，突出了早期缺陷检测的好处。早期检测可以避免紧急维修，而紧急维修的成本可能是计划维修成本的六倍。
整合物理和数据驱动模型
故障模式、影响和关键性分析（FMECA）研究有助于了解基于物理特性和运行环境的泵故障模式。将传感器数据、物理模型和数据驱动分析相结合，可提高预测退化路径和RUL的准确性。这种整合提高了异常检测和预测的准确性。
例如，振动传感器可以检测轴承缺陷，使用户能够在方便的操作窗口期计划维护任务。增加数据驱动的智能可完善RUL估算，提供更真实的预测性维护解决方案。这提高了在下一次计划停机时不会发生意外故障的信心。
远程监控可对泵的性能进行持续监督，并使合格的主题专家（SME）无需亲临现场即可检查系统健康状况，从而增强了预测性维护。它能及早发现缺陷并及时干预，减少计划外停机时间并优化维护计划。远程监控系统可收集实时数据，深入了解泵的状况并促进主动维护策略的实施。这可确保泵高效运行，节约能源并最大限度地降低维护成本。
预测性维护对于资产密集型行业至关重要，尤其是那些依赖泵进行关键生产流程的行业。通过了解各种泵的故障模式、采用综合传感器方法以及整合基于物理和数据驱动的模型，制造商可以显著降低维护成本并提高可靠性。远程监控可实现持续监督和及时干预，从而进一步增强这些优势。实施这些预测性维护实践可提高产能、降低能耗并提高工厂人员的工作效率。
碱泵，地热泵、油泵，轴流泵，印染泵
