状态监测已成为当今工业公司现代可靠性计划的基石。当涉及可靠性问题时，尤其是对于旋转设备，状态监测与振动监测几乎成了同义词。此外，随着基于无线物联网（IoT）的振动系统的出现，状态监测的用户群体比以往任何一个时间里都更广泛。这一发展虽为可靠性领域带来了积极影响，但新用户群体对状态监测系统可能抱有不切实际的期望。通常，这些新用户的期望更符合传统机械保护系统的性能。但是这是不是有点过了？实际上，对于运行典型的厂内辅助旋转设备（如泵、风机和压缩机）的用户而言，状态监测系统不仅能满足、甚至会超越其需求。
状态监测的基础源于可靠性工程理论，这一理论可通过Nowlan和Heap的开创性研究[1]以及P-F曲线）得到最佳阐释。P-F曲线定性地展示了设备随时间的性能表现。P点（潜在故障点）是指故障机制已形成但尚未可检测，且不影响设备功能性能的阶段。例如，轴承内圈出现的亚表面缺陷。跟着时间的推移，如果这一缺陷未被主动检测到，它将恶化并最后导致F点（设备的功能性故障）。设备可能仍在运行，但已不足以满足其功能性能要求[2]。
P与F之间的时间间隔，即P-F间隔，在建立状态监测计划时具备极其重大意义。若以一定的置信度了解P-F间隔，用户便可设定采样率，按时进行检查或测试设备，以在潜在故障演变为严重问题前将其捕获。振动测试是常见的检测方式，轴承温度检测与电机电流监测也较为普遍。
这揭示了状态监测系统的一个重要特征：它是一种周期性检验测试方案，而非连续过程。许多无线振动系统的检测频率从每小时一次到每几小时一次不等。过去，使用基于路径的手动振动状态监测技术时，对单台设备的振动检测频率通常为每月一次，甚至更低。
关键在于：状态监测的初衷与设计目标并非用于标记瞬时事件。那么其实际价值如何体现呢？正如P-F曲线所示，大多数厂内辅助旋转设备在出现故障前会发出充分的预警信号。这是因为轴承故障往往通过轴承座的振动现象，极早显现出问题征兆。若运用得当，状态监测可提前数周甚至数月发出预警，使用户能主动规划停机时间，执行纠正性维修工作。
机械保护系统持续接收安装在设备上的传感器数据，常见示例包括振动和轴转速传感器，其通过在传感器输出（如高振动水平）上设定报警阈值来实现保护。若超出这些限值，系统可能触发多级响应：例如立即（数秒内）向用户发出警报、向用户的监控与数据采集（SCADA）系统发送控制信号，或在某些情况下自动停机。典型应用包括大型涡轮机械，如蒸汽轮机或燃气轮机，这类设备故障的后果往往十分严重，可能会引起重大财产损失、环境破坏，甚至人员伤亡。
机械保护系统通常由多个传感器组成，这些传感器通过线缆连接至中央数据采集枢纽（通常安装在标准19英寸机柜内）。该系统模块设计强调高可靠性，特别注重从传感器到机柜信号路径的完整性。因此所有传感器均采用硬连线方式连接至数据采集机柜系统，且每个传感器都独立布线回传至中央机柜。这凸显了机械保护系统的一个重要特征：它们采用并行架构（见图2）。若某台设备安装10个振动传感器，则需铺设10根信号电缆连接至可能数百英尺外的中央机柜。正是这种并行架构，导致机械保护系统的安装成本通常较为高昂。
能否从这类系统中提取状态监测数据？答案是肯定的，但这并非机械保护系统的基本功能。市场上有一些混合型系统，能够在采集状态监测数据的同时实现快速报警。这类系统一般会用DIN导轨安装形式，可贴近设备部署。虽然每个传感器仍采用独立的硬接线连接方式，但布线距离相对较短。对于运行非关键设备但仍需快速报警响应的用户而言，这类混合系统不失为理想选择。
旋转设备应选用何种系统？这一问题的答案取决于设备的关键性、故障后果以及成本考量。显然，这一些因素相互关联：设备关键性主要根据故障后果的严重程度，而故障后果的严重性又会直接影响成本考量。
或许更务实的方法是采用前文讨论的P-F间隔（潜在故障-功能故障间隔）作为判断依据。若目标设备的P-F间隔处于分钟级或更短时间单位，则必须配置机械保护系统；反之，若P-F间隔长达数周甚至数月，则状态监测系统更为合适。一般来说，采用滚动轴承的厂内辅助设备（如泵、风机等）具有较长的P-F间隔，状态监测系统完全能满足需求。是否也许会出现突发灾难性故障？当然可能，但这并非常态。若没办法承受突发故障的风险，则可考虑机械保护系统，但必须权衡系统成本与实际故障发生概率之间的平衡关系。
清晰理解状态监测系统与机械保护系统的差异，对于制定旋转设备主动维护与可靠性战略至关重要。每个系统的功能和局限性是什么？成本考虑因素有哪些？实际运行中需要满足哪些要求才能达成可靠性目标？虽然机械保护系统性能卓越，但其高昂的成本令人不得不考虑：它真的有必要吗？在多数情况下，典型的辅助设备用户将会发现，状态监测系统足以满足其需求。
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