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TA它是工业4.0时代的工业互联网明星应用之一：预测性维护，也越来越受到各个领域的关注和青睐。

预测性维护的基础是状态监测。在工业设备上安装传感器可以监测性能，识别不同参数的变化，判断这些变化是否表明设备需要维护。

状态监测和预测性维护能带来的价值

自20世纪70年代演变以来，状态监测和预测性维护已经升级了很多次传感器收集的趋势数据AI与机器学习算法相比，工业系统具有认知能力，可以开始学习行为，识别新情况，预测组件，何时发生故障，制定解决方案，大大降低人力投入。

物联网生态系统的发展有助于状态监测

物联网解决方案和无线连接“传感器无处不在”从而使非智能机器逐渐升级为更智能的设备。

传感器技术扩展了工业状态监测的应用

状态监测的应用涵盖了广泛的工商领域，依靠传感技术提供影响生产效率、正常运行时间、预测性维护和员工安全生产力的关键数据。

有了好的数据，就会有好的预测和分析。传感器是一个关键的驱动因素。在所有状态监测传感器类别中，测量振动的加速度传感器被广泛使用。

使用加速度传感器进行预测性维护

过去，加速度传感器主要用于监测重型高端机械的状态。然而，在数字产业转型的推动下，我们看到大批量使用加速度传感器，对小型机械的监测需求正在增加。

有两种加速度传感器用于状态监测：

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压电式（PE）加速传感器

压电技术为状态监测提供了优异的性能:宽带宽(>10kHz)，低噪音(RMS至30µg/√Hz)，低功率(电荷源)，长期稳定性优异。

压电式(PE)加速度传感器含有自发电压电晶体。当压电晶体受到外部挤压（如振动机械）应力时，会产生电荷和输出信号。目前提供的大多数状态监测加速度传感器设计都是剪切模式。

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可变电容加速度传感器

可变电容(VC)传感器根据振荡量块在两个平行电容板之间移动的电容变化来推导加速度测量值。它通常由硅晶片制成MEMS(微机电系统)芯片。

推荐明星产品

TEConnectivity(以下简称“TE”)明星产品:宽带宽三轴压电加速度传感器830M1

宽带宽、小尺寸、低功耗和稳定性在机器运行状态监测应用场景中极为重要。M优化了关键机器运行状态监测，可提供优良的测量带宽(高达15kHz），优异的分辨率，采用高度稳定的压电传感技术设计，为严格环境下的状态监测应用提供长期、可靠、准确的性能。

除了830M1，TE对预测性维护洞察力和产品是什么？

近日，TE发布白皮书《使用加速度传感器进行预测性维护》，通过直观的实验数据与您分享如何在预测性维护应用中使用加速度传感器，以及如何选择正确的技术。

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