隨著新能源產業高速增長，自動化產線成企業競爭關鍵。鋰電池、光伏組件制造中，絲杠驅動直線模組作為關鍵執行機構，其部件異常會引發停機、良率波動，甚至造成設備連鎖問題與成倍生產損失。

近期，我司與某頭部新能源企業開展了深度技術交流，并基于其工況特點，成功落地了一套基于運動狀態觸發的振動監測與預測性維護方案，賦能企業向“零意外停機”邁進。

01 高速運動場景數據采集難

客戶生產線上大量的直線模組呈現出高頻往返、節拍緊湊、運動周期短的運行特征：

設備形態：絲杠驅動直線模組，配套行星齒輪箱與伺服電機

典型工況：頻繁啟停、短行程往返、節拍精度要求高

傳統問題 1：固定間隔采樣抓不住關鍵波形

定時采樣可能恰好落在“運動間隙”或“未進入穩態運動”的階段，使關鍵故障特征被遺漏。

傳統問題 2：人工分析難、監測效率低

高速節拍下大量振動數據涌入，但和設備真實狀態并不完全匹配，使后續分析難度大、價值密度低。

客戶急需一種方法，能夠精準采到每一個真實的運動周期，不遺漏關鍵波形，為后續的趨勢監測與預警提供可靠依據。

02 基于VBL50運動觸發采集機制

針對客戶需求，我們基于VBL50有線振動傳感器進行優化，構建了一套高速直線模組的智能采集策略。

1）運動觸發機制：采集真正的“運動周期數據”

VBL50實時監測模組運動狀態，當檢測到啟動、加速或進入穩態運行時，自動觸發采集。

2）全周期覆蓋：從啟動到停止全鏈路記錄

VBL50能識別模組從啟動→加速→勻速→減速→靜止的完整運行過程，并按周期記錄關鍵數據。

3）擴展能力：為后續預測性維護鋪路

雖然本項目以數據采集為核心，但VBL50的實時診斷、算法本地化、狀態感知等能力，也為未來的預測性維護場景預留了升級空間。

03 打造“零意外停機”的核心能力

通過這套方案，客戶獲得了顯著的實際價值：

● 數據更精準

采集的數據與真實運動周期完全一致，數據質量顯著提升。

● 提前發現早期磨損

絲杠、導軌、機械間隙等問題能在“影響節拍前”被發現。

● 提高產線可靠性

減少非計劃停機，保證生產節奏穩定。

● 降低巡檢與分析壓力

自動觸發、自動上傳，減少人工判定。

● 為后續AI預測奠定數據基礎

高質量數據是預測性維護的基礎，這一步已經完成。

通過基于VBL50傳感器的運動周期觸發式采集方案，我們幫助新能源客戶突破了高速直線模組工況下的監測盲區，實現了數據價值最大化，也讓預測性維護從“可能”變為“可用”。

           VBL50以太網溫振復合傳感器

VBL50以太網溫振復合傳感器集成了三軸振動（加速度/速度/位移）、溫度、傾角采集功能，內嵌智能診斷算法。采用以太網技術，每個傳感器配備獨立IP地址用于管理和配置，傳輸距離最遠可達100m，速度可達10Mbps，能滿足設備長期在線監測及故障診斷振動波形的實時上傳需求。

該設備組網靈活，節點獨立，數據上傳及時，無需搭配采集器，僅需要簡單的網絡設備即可完成數據的收集，是現場輕量化部署、設備診斷狀態快速上傳的極佳方案。防爆等級為Ex ia IIC T4 Ga，適用于II類爆炸性氣體環境中的0區、1區和2區，尤其適合化工、石油、煤氣、氫氣、乙烯等高危工業場所。