SKF CMVL 3600-IS-K-01-C

Описание Детектор состояния машины
Соответствует требованиям искробезопасности (IS)

SKF Machine Condition Detector Pro IS (MCD Pro IS) — это прочный портативный инструмент для анализа, который фиксирует и отображает температуру, скорость и огибающую ускорения (вибрацию), а также сигналы тревоги. SKF MCD Pro IS сертифицирован как искробезопасный (IS) для использования в опасных средах, требующих рейтинга Зона I или Класс I, Раздел I. MCD Pro IS собирает и отображает данные о скорости, огибающей ускорения и температуре с общими возможностями сигнализации.

Особенности

• Многопараметрические измерения
• Простой мониторинг машины
• Возможности сигнализации для повышения уверенности пользователя

Мониторинг машины по принципу «годен/не годен»
MCD Pro IS разработан для обеспечения простого подхода к мониторингу машины. Датчик прибора крепится к точке машины с помощью шпильки SKF MARLIN QuickConnect (MQC) или магнитного основания для автоматического сбора данных о вибрации и температуре. Зеленые, желтые и красные светодиоды обеспечивают простую интерпретацию индикации состояния машины, поэтому персонал по эксплуатации или техническому обслуживанию может быстро определить необходимость более глубокого анализа конкретной машины.

Возможности многопараметрического мониторинга
MCD Pro IS работает как автономное устройство или как неотъемлемый компонент полной системы SKF MARLIN. При сопряжении MCD Pro IS с ручным устройством SKF Microlog Inspector / SKF MARLIN можно сохранять важную информацию о машинах и процессах для анализа тенденций. Данные также можно передавать с помощью системы SKF из MCD Pro IS в программное обеспечение @ptitude Inspector для дальнейшего детального анализа.

Мониторинг вибрации
При выполнении измерений входной сигнал датчика MCD Pro IS обрабатывается для получения двух измерений вибрации для каждой ТОЧКИ измерения. Скорость вибрации определяет явления, которые
наблюдаются в диапазоне низких и средних частот, и указывает на такие структурные проблемы, как несоосность, дисбаланс, механическая неплотность и многое другое. События, которые происходят в диапазонах более высоких частот, такие как проблемы с подшипниками и шестернями, также могут быть обнаружены MCD Pro IS с его возможностью «огибающей ускорения», техникой обработки сигнала, которая фокусируется на усилении повторяющихся сигналов вибрации, характеризующих такие проблемы.

Температура
Измерения температуры усиливают преимущество «раннего предупреждения» прибора, предлагая полезную индикацию механического состояния или нагрузки, приложенной к определенному компоненту, поскольку при отказе подшипника
или его смазки трение приводит к повышению его температуры.

Возможности общей сигнализации
При использовании в качестве автономного инструмента MCD Pro IS можно легко запрограммировать на шесть настроек сигнализации, которые включают уровни «предупреждение» и «опасность» для каждого из трех измерений. При выполнении измерений текущие измеренные значения автоматически сравниваются с шестью пользовательскими настройками, а индикатор тревоги и светодиоды MCD Pro IS реагируют соответствующим образом. Состояние «тревоги» дает пользователю раннее предупреждение о надвигающихся проблемах, для которых следует выполнить немедленный углубленный анализ. Сигнал тревоги «опасность» указывает на то, что проблема достигла точки, когда необходимо быстро предпринять действия, чтобы избежать серьезной неисправности. При использовании с SKF Microlog Inspector / SKF MARLIN данные регистрируются для отслеживания тенденций и процентного изменения по сравнению с последним измерением и базовыми данными.

Шпильки SKF MARLIN QuickConnect для качественного, повторяемого сбора данных
Специально разработанные механические и компьютеризированные шпильки позволяют пользователям собирать последовательные, точные и повторяемые данные из каждой точки измерения. Разработанные исключительно для работы с MCD Pro IS, механические и компьютеризированные шпильки MQC обеспечивают быстрое соединение на четверть оборота, которое временно крепит датчик к точке измерения. Это снижает вероятность ошибок и несоответствий, часто возникающих из-за данных, собранных с использованием разных методологий.