设备传感器选型，预测性维护项目容易踩的坑

做预测性维护，振动、温度、电流传感器是硬件基础。很多项目算法平台做得很好，但传感器环节出问题，整个项目效果大打折扣。

第一，传感器安装位置错误。振动传感器没有安装在振动传递路径关键点，采集到的信号微弱，无法捕捉设备早期故障特征。

第二，采样频率设置不合理。旋转类设备故障需要高频采样，如果采样率过低，故障特征直接丢失。

第三，无线传感器信号干扰。车间电机变频器众多，无线传输容易丢包，造成大量数据缺失。关键设备优先考虑有线方案。

第四，传感器本身稳定性不足，工业现场震动、油污、高温潮湿，普通消费级传感器很快失效，必须选用工业等级器件。

传感器安装完成之后，要做一段时间数据校验，确认采集信号真实有效，再投入AI模型训练。不要装完传感器直接跑算法。

传感器硬件成本不能过度压缩，硬件采集的原始数据质量，决定预测性维护的上限。