键相传感器 转载--什么是键相？

转载--什么是键相？

来源：热控圈

凹槽或凸键要足够大，以使产生的脉冲信号峰峰值不小于5V

（AP1670标准要求不小于7V）。一般若采用φ5、φ8探头，则这一凹槽或凸键宽度应大于7.6mm、深度或高度应大于1.5mm（推荐采用2.5mm以上）、长度应大于10.2mm。凹槽或凸键应平行于轴中心线，其长度尽量长，以防当轴产生轴向窜动时，探头还能对着凹槽或凸键。为了避免由于轴相位移引起的探头与被测面之间的间隙变化过大，应将键相探头安装在轴的径向，而不是轴向的位置。应尽可能地将键相探头安装在机组的驱动部分上，这样即使机组的驱动部分与载荷脱离，传感器仍会有键相信号输出。当机组具有不同的转速时通常需要有多套键相传感器探头对其进行监测，从而可以为机组的各部分提供有效的键相信号。键相标记可以是凹槽，也可以是凸键。当标记是凹槽时，安装探头要对着轴的完整部分调整初始安装间隙（安装在传感器的线性中点为宜），而不是对着凹槽来调整初始安装间隙。而当标记是凸键时探头一定要对着凸起的顶部表面调整初始安装间隙（安装在传感器的线性中点为宜），不是对着轴的其它完整表面进行调整。否则当轴转动时，可能会造成凸键与探头碰撞，剪断探头。

2、键量在状态监测中的作用及意义

一、测量转速，主要是用在变频驱动的设备上；

二、设备启动时或停止时，都要过临界转速（刚性轴除外），使用键相位配合轴振动探头，可以完美的捕捉到启动/停止时的振动趋势；

三、正常使用时检测转轴的轴向扭曲，因为这种异常会导致转轴彻底报废，虽然很少发生！但是由于这种变形根本无法在普通的轴振动探头单独体现出来，这个叫相位角测量；一个键相传感器是测不出轴向扭曲的，要一组专门的传感器来测；

四、可以配合轴振动探头获取，转轴的实时轴心位置，分析轴承扰动或涡流；轴心位置和轴心轨迹也不是键相传感器测出来的，两个90°的电涡流传感器测到的信号就可以画出来，分析轴承进动方向来判断是否有摩擦用的是轴心轨迹图；

五、同步采样，通过键相脉冲，可以控制同步整周期采样，免去了能量泄露的问题，象手持仪器测量数据处理都要加汉宁窗什么的，这就不用了。还有其他的好处，如频率分辨率高等；

六、测量相位，就是可以给出各测点振动的相对关系，做平衡时给出和键相槽的关系，确定配重位置等；

七、诊断主要用到的是各个测点振动的相对关系。

3、键相测量在状态监测中的意义

键相测量一般不参加保护，起机时用来对偏心进行辅助测量。一般5万以上机组就设置键相（300MW及以上必须设置）。键相测量使用的探头需要使用前置器转换信号，输入TSI汽轮机监视系统。现在一般机组在200rpm时主要监视偏心，200rpm时才监视振动。偏心，振动，在分析时都会用到键相。键相主要是用来分析偏心和振动的相位。振动分析系统（TDM）与键相测量密不可分。频谱、幅频等特性分析时，键相是重要一环。

键相不仅仅给偏心使用，还有轴承相对振动，键相是提供一个确定测量位置的，如果我们测量偏心，那么大周转动一圈，在这一圈中有好多偏心可以测量，但是你取哪个时刻的，只能依靠键相来间接确定。

键相和偏心是单独的测量元件，键相可以计算转速信号和转速探头是一样的，它对应的测速盘只有一个齿，所以轴转360才一个脉冲信号它设定一个起始信号。偏心用于测量大轴弯曲，两者配合可以知道在大轴最初位置和下一周位置发生的变化从而确定弯曲相位，配合振动更能清晰此问题，配合振动还可以确定安装间隙等。

键相是一个标记脉冲，它只允许有一个键槽，一个脉冲表示转子一圈。偏心是测量转子在低转速时转子转一圈的最大弯曲值，在转速大于600转以后偏心监视无意义。键相信号还给轴承振动和轴振动提供基准信号，可以做振动分析，可以提供矢量图分析。举一个不一定很恰当的例子来看：键相信号一个脉冲是转子一圈，可以看做一个360°的坐标，振动在坐标轴上产生一个值可以通过同一个瓦另外一个传感器信号进行矢量和得到一个振动复合信号。另外提供坐标轴振动信号，知道键相传感器安装位置和角度可以推算如何进行动平衡调整。

《十期内容搞懂设备预测性维护》第九期：传感器技术与物联网应用

工业物联网（IIoT）、大数据和人工智能等技术正在加速渗透和融合到经济社会各个领域。在制造业中，设备的重要性日益凸显，其维护方式也从传统的响应式维护逐步升级到预防性维护，并最终向预测性维护转变。而传感器技术与物联网应用无疑是预测性维护征途中的两大核心驱动力。它们以前所未有的精度和效率，为工业设备的健康管理和维护策略提供着强大的数据支持。

传感器是预测性维护系统中的“眼睛”和“耳朵”，它们能够实时采集设备的各种运行数据，如振动、温度、压力、电流等。在《第三期：核心技术与实施步骤 》中胶囊君也与大家提到过。这些数据是预测性维护算法分析和预测设备状态的基础。在设备的预测性维护中，最常使用的当是振动监测传感器、温度监测传感器、电流监测传感器；当然，其他还有压力、流量等传感器。

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那么，有了数据，该将这些数据传输去哪里？又该如何将这些数据传输出去呢？这就要提到我们的物联网技术了。物联网技术通过无线或有线网络将传感器采集的数据实时传输到云平台或数据分析中心，实现对设备状态的远程监控和数据分析。

在预测性维护应用中，物联网技术能够实时将传感器采集的数据传输到云平台或数据分析中心，确保数据的时效性和准确性，为实现预测性维护提供了可靠的数据基础。企业也可以远程监控设备的运行状态，实时掌握设备的健康情况。一旦发现异常或故障，可以立即采取措施进行处理，避免设备停机或损坏。

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物联网平台则利用大数据和人工智能技术，对传感器采集的数据进行深度分析和挖掘，预测设备的潜在故障和维修需求。还能提供智能决策支持功能，通过可视化界面展示设备的健康评分、故障预警和维修建议等信息。企业可以因此制定科学维护计划与决策，以达到提高效率，降低成本的目的。

我们以忽米科技的【物易管】 ，这款预测性维护产品为例。

该产品是围绕设备健康管理打造的智能硬件+平台软件+专家诊断服务的一体化产品，主要功能是将事后维修变为事前预防 ，避免意外停机。胶囊君了解到，该产品重要部分是由温度振动监测传感器、磁键相传感器、激光位移传感器等多个传感器组成，这使得其能实现对设备温度、振动等数据进行监测；而后将采集到的数据，上传至忽米科技的物联感知平台，通过AI等算法技术等一系列处理后，反馈出问题结果，实现设备故障早期预警、智能诊断等核心降低设备维护成本功能，大幅提高设备运行效率和稳定性。

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据了解，一输油站使用【物易管】对输油泵进行状态监测，通过采集全面的振动波形数据等，监测到轴承外圈故障问题，及时发现轴承损伤情况，并在处理后迅速恢复设备正常运行状态，避免了因轴承磨损导致的严重故障。

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从上述例子中，相信大家已经基本清晰的了解到预测性维护的核心在于利用传感器技术和物联网应用。二者都是现代工业领域中不可或缺的重要组成部分，不断推动着工业设备维护方式的变革和升级。

通过实时采集设备的运行数据，利用物联网技术进行远程监控和数据分析，可以实现对设备的智能预测和维护。这种维护方式不仅降低了维护成本和停机时间，还提高了生产效率和设备寿命，为企业带来了显著的经济效益和社会效益。

胶囊君相信，未来随着物联网、大数据和人工智能等技术更深入的发展，预测性维护将在更多领域得到广泛应用和推广。

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