适应性和状态驱动的数据收集

摘要

一种在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自动调节用于数据收集路线上的机器的数据收集参数的方法。对于数据收集路线上的每个机器，将机器的状态读取至便携式收集设备中。至少部分地基于机器的状态，自动将机器并入数据收集路线中，或将机器从数据收集路线排除。用至少部分地基于所并入的机器的状态自动配置的第一预定数据收集参数组来自动配置便携式收集设备。用便携式收集设备基于第一预定数据收集参数组从所并入的机器收集初始数据组。使用至少部分地基于所并入的机器的状态自动配置的预定的数据分析参数组自动分析初始数据组，以确定警报。

说明书

技术领域

本发明涉及预测性机械维护(PdM)的领域。更具体地，本发明涉及适应性和状态驱动的 数据收集在预测性机械维护中的使用。

背景技术

大多数机械需要一些类型的维护以保持处于运行条件中。在以前，一旦机器停止正确工 作，例如发生故障，或当其变得容易表现出其需要维护，例如产生杂音、产生过量的热或没 有平稳运行时，即对机器进行维护。然而，等到机器发生故障之前，对它的维护常常具有许 多问题，例如，附带损坏、对故障的计时方面的不方便、停工、对技术员的损伤、与这些相 关的过度花费，诸如此类。

预测性维护通过监视机器的运行并且只要其开始显现问题的征兆即在方便的时刻提供维 护来至少部分地减少了许多这样的问题。

预测性维护通常涉及日常收集机器上的数据，例如振动、温度、声音和热像中的至少一 种，以及将这些数据与运行标准和历史数据进行比较，以确定这是否指示该机器存在问题。 这样的技术一般是本领域公知的。

但是，难以知晓应当在何时获取这些数据、应当以什么频率来获取这些数据、应当获取 多少数据以及应当在什么环境下获取这些数据，从而具有机器的状况的充分理解。这些问题 的一个答案可为，尽量多、尽量频繁从而不丢失任何事情。但是，这样的维护程序没有效率， 并且浪费了过量的时间和金钱在监视机器上。

发明内容

通过在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自动调节用于数据收集路线上的 所述机器的数据收集参数的方法，满足了以上需要和其他需要。对于所述数据收集路线上的 每个机器，将所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中。至少部分地基于机器的状态， 自动将机器并入数据收集路线中，或将机器从数据收集路线排除。用至少部分地基于所并入 的机器的状态自动配置的第一预定数据收集参数组来自动配置便携式收集设备。用便携式收 集设备基于所述第一预定数据收集参数组从所并入的机器收集初始数据组。使用至少部分地 基于所并入的机器的状态自动配置的预定的数据分析参数组自动分析初始数据组，以确定警 报。基于警报，基于第二预定数据收集参数组立即选择性地自动从所并入的机器收集第二数 据组，所述第二预定数据收集参数组至少部分地基于所并入的机器的状态和所述警报来自动 配置。还基于警报，选择性地促进具有便携式收集设备的技术员采取预定行为并从所并入的 机器收集第三数据组。该行为和第三数据组基于第三预定数据收集参数组，所述第三预定数 据收集参数组至少部分地基于所并入机器的状态和警报来自动配置。

在一些实施例中，所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中的步骤包括以下中的至 少一种：用所述便携式收集设备直接测量指示所述机器的状态的机器参数，所述技术员手动 地将指示所述机器的状态的机器参数输入所述便携式收集设备中，以及自动将指示所述机器 的状态的机器参数从远程设备下载至所述便携式收集设备中。

在一些实施例中，所述机器的状态包括以下中的至少一种：运行、闲置、运行时间长度、 闲置时间长度、运行速度、机龄、机器类型和所述机器处理的材料。在一些实施例中，将所 述数据收集参数组设置于所述便携式数据收集设备的至少一个存储器中，远程计算系统并由 所述便携式数据收集设备通过数据网络来获取。

在一些实施例中，所述数据组包括以下中的至少一种：振动、温度、热像、声音、油样 品和技术员的评估。在一些实施例中，所述技术员采取的所述预定行为包括由所述便携式数 据收集设备指导以下中的至少一种：对所并入的机器进行撞击测试、移动传感器以及在以后 的时刻返回以进行读取。

根据本发明的另一个方面，描述了在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自 动调节用于数据收集路线上的所述机器的数据收集参数的方法。对于所述数据收集路线上的 每个机器，将所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中，所述便携式收集设备用至少部 分地基于所并入的机器的状态自动配置的第一预定数据收集参数组来自动配置，用便携式收 集设备基于所述第一预定数据收集参数组从所并入的机器收集初始数据组。使用至少部分地 基于所并入的机器的状态自动配置的预定的数据分析参数组自动分析所述初始数据组，以确 定警报。基于警报，选择性地促进具有所述便携式收集设备的所述技术员采取预定行为并从 所并入的机器收集第三数据组。所述行为和所述第三数据组基于第三预定数据收集参数组， 所述第三预定数据收集参数组至少部分地基于所并入机器的状态和警报来自动配置。

根据本发明的另一个方面，描述了在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自 动调节用于数据收集路线上的所述机器的数据收集参数的方法。对于所述数据收集路线上的 每个机器，将所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中，所述便携式收集设备用至少部 分地基于所并入的机器的状态自动配置的第一预定数据收集参数组来自动配置，用便携式收 集设备基于所述第一预定数据收集参数组从所并入的机器收集初始数据组。使用至少部分地 基于所并入的机器的状态自动配置的预定的数据分析参数组自动分析初始数据组。

根据本发明的另一个方面，描述了在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自 动调节用于数据收集路线上的所述机器的数据收集参数的方法。对于所述数据收集路线上的 每个机器，将所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中，所述便携式收集设备用至少部 分地基于所并入的机器的状态自动配置的第一预定数据收集参数组来自动配置，用便携式收 集设备基于所述第一预定数据收集参数组从所并入的机器收集初始数据组。使用至少部分地 基于所并入的机器的状态自动配置的预定的数据分析参数组自动分析初始数据组，以确定警 报。基于警报，基于第二预定数据收集参数组立即选择性地自动从所并入的机器收集第二数 据组，所述第二预定数据收集参数组至少部分地基于所并入的机器的状态和所述警报来自动 配置。

根据本发明的另一方面，描述了在技术员使用的便携式收集设备中基于机器的状态自动 调节用于数据收集路线上的所述机器的数据收集参数的方法。对于所述数据收集路线上的每 个机器，将所述机器的状态读取至所述便携式收集设备中。至少部分地基于机器的状态，自 动将机器并入数据收集路线中，或将机器从数据收集路线排除。

在根据本发明该方面的一些实施例中，所调节的所述数据收集参数中的一个是所述机器 的调度间隔。在一些实施例中，在执行所述数据收集路线期间，至少部分地基于所述机器的 状态的变化，自动将之前已经从所述数据收集排除的机器并入所述数据收集路线中。

附图说明

现通过结合附图的详细说明来使本发明的其他优点显而易见，为了更清楚地显示细节， 所述附图不是按比例的，其中在一些附图中，相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：

图1是根据本发明一个实施例的用于确定数据收集参数的方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的用于确定机器状态的方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的用于基于机器的状态来设置警报水平的方法的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的用于适配数据收集路线的方法的流程图；

图5是根据本发明一个实施例的便携式数据收集设备的功能框图。

具体实施方式

收集装置

如图5所示，本文描述了便携式、手持、可编程的数据收集设备500的多个实施例。以 下描述了收集设备500中包括的组件类型的简述。应领会，在收集设备500的多个实施例中， 包括所描述的组件的任何子集，或包括所述组件中的至少一些的多个实例。还应领会，图5 中描述的相互连接是代表性的，并且在一些实施例中，这些组件中的多个组件彼此直接连接， 并且不使所有连接都经由处理器502的路径。

在多个实施例中，收集设备500包括处于加固壳体524中的处理器502、人机接口504、 显示器506、存储器508、传感器510、传感器输入512、通信口514、电池516、输入功率口 518、输出部520和信号处理器522。

处理器502控制对收集设备500的至少部分操作和通信，并且在多个实施例中，其为通 用处理器、ASIC和FPGA中的至少一种。在一些实施例中，存储器508是DRAM，并且包含处 理器502用于控制收集设备500的指令、收集设备500收集的数据以及从收集设备500外收 集的指令。一些实施例包括可去除数据库，例如，微SD卡。

在多个实施例中，显示器506包括具有触摸屏的平板视频屏幕。在一些实施例中，接口 504包括触笔、键盘和触摸板输入部中的一种或多种。在一些实施例中，电池516包括可更 换电池或可充电电池——例如，锂电池——中的至少一种。在一些实施例中，电力输入部518 用于给收集设备500提供AC和DC电力中的至少一种，例如用于对电池516再充电和给收集 设备500提供运行电力中的至少一个目的。

在多个实施例中，传感器输入部512包括收集振动数据、温度数据、声音数据、热像和 蒸汽感知的外部传感器的一个或多个输入部。在多个实施例中，输入部512从这样的传感器 ——例如可配置成探针形式——接收原始数据，或已经由外部设备调理了的数据，并将数据 流提供至收集设备500。在一些实施例中，将一些传感器510，例如以前描述的传感器，建造 于收集设备500内。

收集设备500的一些实施例包括信号处理器522，例如一个或多个用于可能从传感器510 或传感器输入部512接收的模拟数据的模拟-数字转换器，以及专用的信号调理电路，例如滤 波器和域变压器、放大器等。

在一些实施例中，通信口514包括例如以下组件：无线以太网(例如，由多个IEEE802.11 标准定义)、蜂窝数据收发器(例如，由IEEE802.16、802.20和其他标准定义)、例如以太 网等硬接线网络连接、蓝牙和其他通信协议。收集设备500的一些实施例包括输出口520， 例如，视频输出、信号输出(例如，来自传感器510、传感器输入部512，或以其他方式)、 USB连接和其他方式。

在多个实施例中，加固的壳体524由金属和塑料中的至少一种形成。在一些实施例中， 壳体524是非密封式的，并且在另一些实施例中，壳体524对设置于壳体524内的其他组件 提供基本气密性的保护。在一些实施例中，壳体524是至少一定程度防尘、防水和防震的， 并且为收集设备500提供一定程度的热绝缘。

收集设备500小到足以由技术员单手支持，并且轻到足以使技术员能够在从机械的一个 部分步行至另一部分的路上携带它。在一些实施例中，电池516足以使收集设备500给传感 器510、通信口514和收集设备500的其他组件提供电力，并且提供电力的时间长度足以使 技术员在他的路线上取得数据，以及以下的至少一种：存储数据和将数据上传至中央数据储 存库。

概述

适应性和状态驱动的数据收集技术使收集设备500基于以下中的至少一种来适配如何收 集以及收集什么数据：(a)正被监视的机器的状态，(b)时序信息，例如时刻表，以及(c) 来自其他设备和系统的外部输入。例如通过将待读取的数据收集路线和机器显示于显示器上 来将该信息提供给技术员。本发明的多个实施例使得能够将适应性和状态驱动的数据收集技 术与上文所述的收集装置500以及设备通信器、校准器、检查摄像头和便携式气体发现设备 一起使用。

在该上下文中的词语“适应性”是指调节以改变状况的能力，在一些实施例中，所述调 节是自动进行的。通过示例的方式，在一些实施例中，将适应性数据应用于PdM路线、设备 检查路线、步行环绕的预防性维修检查、热成像调查、超声泄漏检测、蒸汽疏水阀检查路线 和电力线检查调查。

用于各机器的数据收集时刻表一般由以下中的至少一种来确定：(a)机器类型，(b)过 程负载，(c)机器的状态，(d)机器的状况，等。这意味着，在特定路线上的机器可具有不 同的数据收集时刻表。下载至收集设备500的路线或调查或其他检查信息——例如通过通信 口514下载——包含计划好的对各机器的进行数据收集的时刻，并且在步行该路线时，将仅 对那些处于指定时间窗口内的机器进行数据收集。

机器状态的范围从简单状况，例如(a)运行对闲置，(b)运行速度，(c)电流运行负载， (d)处理的材料，(e)机器温度，(f)机龄，(g)运行环境和(h)机器运行得多好或多差， 到更复杂的状况，例如基于之前的读取所指示的可能问题。在例如后种例子的情况下，分析 人员可计划进行额外数据收集的时刻。仪器的状态可用于帮助确定数据收集的许多方面，例 如以下项目。

·收集数据的频率。例如，在指定状态下最理想的最大数据收集频率是多少？

·何时收集数据。例如，如果机器不是出于负载下，则不应收集数据。

·应当收集什么数据？例如，当泵送液体X时，收集参数A；当泵送液体Y时，收集参 数A和B。

·应储存什么数据？例如，仅在参数处于警报状态时储存谱和波形。

机器状态还可为与所收集的元数据有关的因子。例如，其可为确定警报水平、报告间隔、 数据收集时刻表等。

在一些实施例中，存在确定和记录机器的状态的至少两个时刻，所述时刻为(a)在即将 进行数据收集之前，和(b)刚刚完成数据收集之后。因此，虽然不要求，但是期望每次收集 和分析数据时确定和再评估机器的状态。

本文描述的方法可应用于特定的机器、相似机器的组或特定路线上的机器。本文所用词 语“机器”还指可顺应本文描述的方法的仪器和其他设备。除非一个必需的步骤需要由前面 步骤所产生的输入，否则下文描述的步骤的特定顺序不是刻意的。

设置

在一个实施例中，在设置方法中的第一步是鉴定所指定机器的状态是什么。例如，机器 的不同状态可定义为不同的机器状况组，其中从机器收集的数据基于机器的状态而不同。

在一些实施例中，第二步是鉴定表示机器的状态的变量(以及它们的值)。这些变量可由 例如数据收集设备500本身来确定、由计数人员输入或从远程位置经网络接收。

在一些实施例中，第三步是对于多种机器状态的每一种确定应当收集什么数据。

第四步是储存在以上步骤中定义的设置信息。在一些实施例中，将该设置信息储存于存 储器中，在完成所有步骤后或在每一步后进行储存。可将所述存储器布置于例如远程计算机 中，存储器可为收集设备500中的存储器508，或者这两者的一些组合。

数据收集

整个方法的第五步是将设置信息放入收集设备500中。在将设置信息下载至收集设备500 中后，其准备收集数据，即，所述方法的第六步。作为该方法的一部分，确定机器的状态。

在一些实施例中，收集设备500包括读取在设置方法的第二步中鉴定的变量所需要的电 路，以及实际确定机器的状态。可通过输入部512，使用机载(on-board)传感器510来读 取这些变量，或从远程源经例如通信口514来获取。但是，在一些实施例中，使用者确定机 器的状态，并将其输入到收集设备500中。

基于机器的当前状态，如从所述设置方法确定的，将收集设备500配置成读取适当预定 义的数据组。如果由于一些原因不能确定机器的当前状态，则在一些实施例中由收集设备500 读取预定的默认PdM数据组。

一旦读取数据后，即进行第七步——分析数据。在一些实施例中，这由收集设备500完 成，并且在另一些实施例中，通过将数据发送至外部处理器并在那里分析数据来完成。其他 实施例使用这两者的一些组合。对数据的分析可能基于所收集的数据和机器状态触发一个或 多个在设置方法期间定义的警报。在一些实施例中，对数据的分析在收集后立即自动进行， 并且无需由技术员的任何干预。

在一些实施例中，对与机器状态对应的数据的分析显示应当收集额外的数据，即，进行 步骤8。如果是这样，则还由收集设备500读取额外数据(步骤6)并进行分析(步骤7)。 直至没有更多的数据待收集才完成该步骤。

在一些实施例中，步骤9为将所收集的数据从收集设备500递送至远程的计算系统，其 被设计用于长期趋势和分析机器健康。在一些实施例中，该远程系统保持有从机器收集数据 时的状态信息，由此可将历史数据与收集该数据时的机器状态对应起来。

对所收集的数据和机器状态的分析可能显示，调整机器的数据收集时刻表可为适当的， 即，步骤10。例如，所述分析可能显示，可安全地以更低的频率收集数据。或者，所述分析 可能显示，应当以比之前所述的时刻表更高的频率收集机器的数据。在一些实施例中，在收 集设备500和远程计算设备中的至少一个中进行该分析。

步骤11是使任何改变的数据收集程序同步化回收集设备500。在一些实施例中，所述分 析和机器状态可能显示，应当收集更多数据，立即或在未来的一些指定点收集或根据确定的 时刻表收集。

示例性实施例

现在参照图1至4，提供了上文描述的方法的一个示例性实施例，并在图5的收集设备 500中实施。应领会，本发明的实施例并非都限制描述的实施例的范围或步骤顺序。

在图1中，描述了数据收集程序100，其起始于框102。如在框104中所述，进行确定状 态信息对指定的机器是否可用。如果没有状态信息对机器可用，则如框106中所述，对收集 设备500编程以从机器收集默认的数据组。但是，如果状态信息是可用的，则如框108、110 和112中所述，收集设备500试图确定机器处于哪种状态下。如果确定了机器的预定状态， 则如框114、116和118中所述，收集设备500收集与机器状态有关的预定的数据组。但是， 如果不能从借由确定机器状态的数据和输入确定状态，则如框106中所述，再一次收集默认 数据。

一旦收集设备500已经收集了期望的预定数据组后，无论其为状态特异性的还是默认的， 即如框120中所述，对数据进行分析。如上文所述，可在收集设备500中进行分析，或发送 至用于在其中进行远程计算设备，然后将结果发送回收集设备500。在任一实施例中，该分 析都可自动发送，无需来自技术员的任何输入。作为分析的一部分，将数据与阈值极限进行 比较，对极限的任何超出都产生警报状况和对收集间隔的调节中的至少一种。

如在框122中所述，一些警报状况触发从机器收集额外数据。如果是这样，则在要求技 术员部分的任何行为时通过收集设备500来提示他。在一些实施例中，可促使技术员采取的 行为包括例如以下中的一种或多种：对机器的撞击测试、移动传感器、在以后的时间点返回 以进行额外读取，以及使机器的运行发生变化。

在一些实施例中，如果不要求技术员的干预，则如框124所述，收集设备500自动进而 进行额外的数据收集，无需来自技术员的进一步输入。当已经收集了所有期望的数据时，如 由工程师在设置期间预定的，然后如在框126中所述，针对该机器的数据收集程序完成。

图2提供了关于图1的在其中确定机器状态的步骤108、110和112的一个实施例的更多 细节。分析机器状态的方法开始于框202。如上文所述，使用一个或多个变量来确定机器的 状态。在设置方法期间定义这些变量，例如由工程师来定义。对于不同机器，变量的源可不 同，并且甚至指定机器也可使用来自不同源的变量，使用所述变量作为确定机器状态的输入。

这些变量的源可包括例如，由收集设备500上的传感器510进行的直接测量、来自插入 输入口512内的输入、通信口514接收的信息、在接口504上来自技术员的输入，或之前产 生的警报。如在框204中所述，这些源都由设置数据确定。

如框206所示，然后根据框204所示的方法读取多个状态变量。作为其的一部分，收集 设备500可自动读取期望数据中的一些，或从另一个源下载，或指导技术员采取特定的行为 来读取数据或输入数据。

在已经捕获所有状态数据后，或在捕获每份状态数据后，或者两者的一些组合，如在框 208中开始的，对状态数据进行评价。如果该份状态数据为逻辑值，则如框210所述，评估 该逻辑值。如果该份状态数据是数值，则将其与工程师在设置方法期间确定的极限进行比较。 当对所有已经汇集的状态数据完成该步骤后，如框124所指示的，确定该状态数据是否表示 给定的状态。

在一个实施例中，该步骤通过以下来完成：加载在指示指定状态的预定义状况，将汇集 的变量与该预定义状况的组进行比较，并输出表示候选状态是否匹配变量的标记。如果匹配， 则该状况为真，即，已经匹配了指定状态。如果不匹配，则将另一状态的预定义状况的组与 汇集的变量进行比较，以此类推，直至找到匹配状态。如果没有找到匹配状态，则由收集设 备500汇集默认的数据组代替状态特异性的数据组。

现在参照图3，其中描述了收集设备500用于执行图1的数据分析120的方法的一个实 施例，该方法开始于框302。如在框304中所述，作为起始事件，进行确定状态信息是否对 指定机器可用，这与上文关于图1所描述的类似，其中加载数据收集设置。在一些实施例中， 保存图1的方法100中确定的机器的状体信息，并且不需要进行重复。但是，在一些实施例 中，如下文所述，重复收集设备500借由确定机器状态的方法。在一些实施例中，使用如图 2中描述的方法来确定机器的状态。

如果没有状态信息对机器可用，则如框306中所述，对收集设备500编程以使用默认的 数据分析组。但是，如果状态信息是可用的，则如框308、310和312中所述，收集设备500 试图确定机器处于哪种状态下。如果确定了机器的预定状态，则如框314、316和318中所述， 收集设备500使用与机器状态相关的预定的极限组和程序组来分析数据。但是，如果不能从 借由确定机器状态的数据和输入确定状态，则如框306中所述，再一次使用默认的数据分析。

如上文所述，对极限的任何超出都产生警报状况，如框308中所述来对其进行记录，然 后该方法如框310所述做出结论。

图4描述了方法400的一个实施例，其中基于沿着路线的机器的状态来适配收集设备500 对技术员显示的路线。该方法开始于框402，其中技术员选择用于数据收集与分析的期望路 线，例如通过使用人机接口504从收集设备500的显示器506上显示的这样的路线清单进行 选择。如在框404中所述，与所选路线相关的是之前已经鉴定为属于所选路线的机器清单， 例如由工程鉴定。

在一些实施例中，收集设备500访问多个数据源，例如远程计算或存储设备上的数据记 录，以确定数据是否汇集自该路线上的各机器。在一些实施例中，对机器的状态进行当场确 定，并且收集设备500至少部分地基于机器的状态来决定从该机器收集数据是否合适。在一 些实施例中，收集设备500仅观察所记录的机器的数据收集的时刻表，将其与最终汇集了数 据时的记录表进行比较，并确定是否将该机器并入该路线。

在一些实施例中，在技术员处于机器旁时做出是否从指定的机器汇集数据的决定。在另 一些实施例中，在路线发展的开始时将机器并入路线，或从路线排除，然后技术员开始步行 该路线。在一些实施例中，采用这两种方法的组合，并且在路线选择的开始并入或排除一些 机器，并在例如当技术员即将从机器收集数据时，基于机器的状态并入或排除另一些机器。

在任何情况下，如果在框406中所述，机器应当用于数据收集，则如框408中所述来收 集数据，其步骤与图1的方法100对应。如框410中所述，确定是否在路线上收集更多机器。 如果收集，则该方法返回至框404，并且如果不收集，则如框412中所述，完成路线和数据 收集。

使用例子

基于所收集的数据的额外数据收集

在这种情况下，定义数据收集路线的工程师希望将所收集到的数据的量以及相关的数据 收集时间相对于适当运行的机器最小。但是，如果标准数据和机器状态显示机器可能存在问 题并且触发警报(在设置方法期间定义了警报状况)，则工程师想要收集数据的技术员在离开 该地点之前收集额外的数据。在这种情况下，在设置方法期间，工程师预定义了用于在对标 准数据发生警报的情况下将收集的数据的额外的数据收集参数组。数据收集设备500在处于 地点的无需技术员或定义路线的工程师进行干预的情况下获取额外的数据。

实施例

如果在感应电动机上进行读取，并且包含AC电流峰(即，120Hz)的分析参数触发警报， 则发射更高的分辨率谱以区别2×RPM和2×线频率。

如果测量触发任何类型的高频警报，则延长进行测量的频率，并重收集数据以使分析员 具有高频域中的确切的信号频率特征。

如果初始读取显示，显著部分的振动能量是次同步的，则进行SST测量以得到针对谱的 下部分的更精确的值。

益处

节约时间：因为额外的数据在技术员已经处于机器地点时收集，所以无需后来返回机器 以收集额外数据。

保存测量位置：一些读取可仅在特定的位置进行。如果第一测量在位置A处检测，并且 技术员后来返回以在位置B(其可非常邻近位置A)处收集额外的诊断数据，则在新读取的振 动信号中该缺陷模式可能是不可见的。

捕获瞬时事件：一些机器缺陷是由制造方法的特定构型所诱导的。在方法构型A期间收 集的初始读取可显示清楚的机械缺陷——例如共振——的征兆。如果技术员在后来的时刻返 回以收集额外的诊断数据，则该机器可在不同状态下运行，其中该缺陷不再可见。

间歇运行：许多机器仅按生产方法的要求间歇运行。在处于运行的机器上进行初始读取 可促使人员在以后的日期返回以收集额外的诊断数据，但是机器不再运行；因此，没有机会 收集任何额外的数据。

额外测量要求

在这种情况下，如果某些状况是真的，则定义路线的工程师希望在机器上收集额外信息， 这要求处于机器地点的技术员的额外行为。在这种情况下，一旦评价了机器的当前状态或收 集并评价了原始数据后，即确定，技术员应当改变常用方法并收集额外数据。该额外数据应 当处于不同测量位置，或者其可需要技术员的参与，例如撞击测试。一旦收集设备500确定 需要进行额外的数据收集后，即促使技术员采取特定的行为以接收数据。

实施例

如果初始读取显示，显著部分的振动能量是非同步的，则促使技术员连接转速计，进行 速度检测算法，然后用改进的速度测量重新评价，或使用新的速度测量作为读取的基础来重 收集读取。

如果收集的数据显示可能存在共振，则促使技术员对机器进行一些次数的撞击测试，然 后按回车以从读取中减去运行速度振动。

益处

节约时间：因为额外的数据在技术员已经处于机器地点时收集，所以无需后来返回地点 以收集额外数据。

捕获瞬时事件：一些机器缺陷是由制造方法的特定构型所诱导的。在方法构型A期间收 集的初始读取可显示清楚的机械缺陷、——例如共振——的征兆。如果人员在后来的时刻返 回以收集额外的诊断数据，则该机器可在不同状态下运行，其中该缺陷不再可见。

间歇运行：许多机器仅按生产方法的要求间歇运行。在处于运行的机器上进行初始读取 可促使技术员在以后的日期返回以收集额外的诊断数据，但是机器不再运行；因此，没有机 会收集任何额外的数据。

泵送多种材料

在这种情况下，用户具有在不同时刻泵送不同粘度或不同聚集物含量的材料的变速马达 泵。这些不同的预定状态与不同的预定数据收集要求和不同的预定警报水平相关。工程师用 针对机器的各状态定义的不同收集参数设置状态驱动的路线，并制作出合适的警报水平参照。 在数据收集时，机器的当前状态通过与机器控制系统通信来自动确定，或动过人员观察和技 术员的手动输入来确定。收集设备500加载适于机器当前状态的预定的收集参数组，并用合 适的警报参照来评价数据。

适应性路线

在这种情况下，技术员具有其步行的路线，以在一组机器上收集数据。这些机器各自具 有它们本身的预定数据收集时刻表，其设置于收集设备500中。制作了动态适应各机器的时 刻表的单一路线而不是针对多个数据收集时刻表来制作多个路线。这简化的路线的维护。

本文么描述的多个实施例可部分或全部由一个或多个体现本发明的手持式PdM设备的制 造者、由服务机构或由设备的终端用户执行。

一些实施例可在收集设备500内完成，或可在例如私人计算机等第二设备的协助下完成。 例如，步骤7和8可完全由收集设备500完成，或通过将数据从步骤6上传，例如通过无线 网络，至远程计算机，在远程计算机上自动分析数据(步骤7)，确定是否需要在远程计算机 上收集额外的数据(步骤8)，然后，如果需要的话，将额外的指令下载至收集设备500。

已经处于举例说明和描述性的目的提供了前述的本发明实施例的描述。其并非意图穷举 或将本发明限制于所公开的精确形式。可在以上教导的启示下进行显而易见的修改和变形。 选择并描述了一些实施例以提供对本发明原理及其实际应用的描述，并从而使本领域技术人 员能够在多个实施例中使用本发明，并且根据预期的特定用途进行多种修改。当根据被公平、 合法和公正地赋予权利的宽度来解释时，所有这些修改和变形都落在由所附权利要求书确定 的本发明的范围内。