异步电动机专为严苛的工业环境而设计。但即便是经过验证的技术也可能出现故障，而当电动机处于关键工艺的核心位置时，任何意外故障都可能对整个生产运营造成影响。 

面临的挑战在于能否及早识别出预警信号，以便及时采取行动。 

在2026年柏林CWIEME展会上，萨格勒布应用科学大学电气工程系主任斯捷潘·特沃里奇（Stjepan Tvorić）教授探讨了预测性监测如何将电机数据转化为更早的故障检测以及更明智的维护决策。 

将维护部件移至更靠近电机的位置 

预测性监测改变了工程师评估电机健康状况的方式。 

监控系统不会仅依赖计划性维护或在故障发生后才进行响应，而是持续收集有关运行状况的信息。振动、温度和电量参数的变化，可以作为电机运行状态偏离预期行为的征兆。 

这一点对于轴承和定子绕组而言尤为重要。本次会议指出，轴承是电机故障的主要来源之一，并强调了为何需要综合考虑机械和电气参数，而不是孤立看待。

其潜在好处显而易见：更早地发现正在出现的问题，更有效地规划干预措施，并降低计划外停机的风险。 

基于实时数据构建更清晰的图景 

要将这一原则转化为切实可行的工业系统，仅靠安装传感器是不够的。 

在柏林CWIEME展会上展示的研究利用了一套专用试验台，在受控环境下再现电机运行工况并模拟故障。传感器采集的电气测量数据包括电压、电流和功率，同时还采集机械振动和轴位移数据。 

随后，利用贝克霍夫（Beckhoff）的TwinCAT软件对信息进行实时可视化。该平台集成了预警功能，可存储历史数据，并支持基线异常检测。此外，还可以对采集的数据进行FFT分析，以用于诊断。 

这种结合很重要，因为单次测量很少能给出完整的答案。 

通过建立电机正常运行的基准，并监测不同参数随时间的变化情况，工程师可以更清晰地掌握故障的发展情况，并判断何时需要进行进一步排查。 

工业监测必须切合实际 

数据量增加并不一定意味着维护工作会做得更好。 

为了使预测性监测在工业规模上发挥价值，诊断系统必须具备足够的实用性，以便在大量电机中部署。本次会议重点指出了某些现有技术（包括气隙监测）存在的局限性，并强调了需要更简便的方法，以便在各种工业应用中实现规模化应用。 

在检测异常与理解其意义之间，也存在着一个重要的区别。 

阈值必须反映实际运行状况。历史数据应具有实用价值，而不仅仅是简单地积累。监控还应为工程师提供可供采取行动的信息。 

这使得开发可靠的参考基线和故障仿真显得尤为重要。通过受控测试，研究人员可以在将相关方法应用于实际工业环境之前，了解特定故障在传感器数据中是如何表现的。 

将研究与行业需求相结合 

该研究还彰显了学术界与产业界加强合作的重要性。 

萨格勒布应用科学大学不仅利用其诊断平台开发监测技术，还借此为工程专业学生提供传感器、数据采集和故障分析方面的实践经验。 

研究、技能与工业应用之间的这种联系，体现了汽车行业的一项更广泛的优先事项。 

CWIEME柏林展会为这些行业群体提供了一个平台，以便他们在电机设计、制造和数字技术领域进行知识交流。随着监测能力的不断提升，这些联系将变得越来越重要。 

预测性维护归根结底取决于将信息转化为行动。对于异步电动机而言，更好地利用实时数据能够为工程师提供所需的可视性，从而更早地发现故障、更有信心地规划维护，并延长关键设备的运行时间。