SMT 回流焊风机
振动监测 · 旋转机械状态监控

二、核心痛点

风机一停，温区失控、长时停机；本机预警靠人盯，旋转机械维护成本高。

• 风机突发停转 = 长时停机：散热风机突然停转，回流焊炉温区失去控温能力，必须停机；炉内温区高达 350℃，须自然冷却数小时才能开盖，单次事故停机超 4 小时，产能损失大。
• 本机预警靠人盯：回焊炉自带监控预警仅在本机本地运行，存在人员未及时识别或误操作（误消除报警）的可能，一旦漏看即演变为设备故障或工艺错误。
• 旋转机械维护成本高：散热风机属旋转机械，须定时巡检与定期保养检修，依赖人工、成本高，且难以覆盖全部风机实时状态。
• 加热电阻丝老化无感知：加热电阻丝长期工作存在老化，导致加热功率不足、升温异常，传统方式难以实时判断其健康，往往到工艺偏差才暴露。

四、解决方案：振动 + 电流传感 · WE 预测性维护

给风机装"听诊器"、给加热丝装"电表"，用传感数据把维护从故障后抢修提前到故障前预警。

• 风机加装高精度振动传感器：在回流焊炉上下 24 个散热风机 + 3 个冷却区风机，共 27 台风机加装有线高精度振动传感器，覆盖全部关键旋转部件。
• 实时采集 3 轴振动值：传感器实时采集风机 3 轴振动值（加速度、振动偏移等参数），对散热风机做持续状态监控。
• 精准识别风机转速档位：通过振动数值特征，可精准识别风机当前处于哪个转速档位，掌握每台风机的工作实况与负载状态。
• 加热丝加装电流互感器：在加热电阻丝的供电线上套装电流互感器，实时采集加热电阻丝的工作电流，不改接线、不扰动原供电。
• 电流算法判断加热丝健康：将实时工作电流与历史数据对比，结合加热电流算法，实时判断加热电阻丝的工作健康情况，提前发现老化与功率不足。
• WE 平台统一预警：振动与电流数据汇聚 WE 预测性维护平台，建立风机健康度模型与加热丝状态算法，异常实时预警，维护方式从"故障后抢修"转为"故障前预警"。

六、为什么是 WE 预测性维护平台

"多源传感融合 + 健康度模型 + 故障前预警"，恰好覆盖旋转机械状态监控的全部诉求。

• 多源传感融合：振动（3 轴加速度 / 偏移）与电流（加热丝工作电流）统一接入，一个平台看全风机与加热丝的健康。
• 健康度模型：振动特征可识别风机转速档位，电流算法可判断加热丝健康，把"能不能转"升级为"健不健康、何时该保"。
• 故障前预警：异常实时预警替代 4 小时以上的长时抢修停机，避免 350℃ 温区被动冷却带来的产能损失。
• 精准保养降本：基于单台设备真实健康度做针对性保养，减少过度保养与漏检，本案例人员维护成本降低 36%。

八、WE 预测性维护平台 · 监测对象与传感参数支持

本案例以回流焊炉风机振动与加热丝电流监测为核心。WE 预测性维护平台面向旋转机械与供配电部件的状态监控，以下为典型监测对象与传感参数（可据现场扩展），作为方案选型与传感选型的参考。