而现代化的工业体系的稳定运行都离不开旋转设备的可靠的长时期的稳定运行，它就像生产的“生命线”一样，对确保了工业的连续性和安适性起着至关重要的作用。但却正是这一个看似不起眼的油封，却默默地扮演着“边界的守卫者”般的关键角色。而一旦其失效，就会轻者导致润滑介质的泄漏、设备的效率下降，重者甚至可能引发灾难性的停机甚至安适事故的发生。但不幸的是，近15%的旋转机械的故障都直接或间接地都与密封失效的有关，而由此引发的二次的损害更是难以估量。随着对零停机、便捷率的不断追求，传统的“事后补救”式的依靠定期停机的检查或等到油封的泄漏可见后的被动响应已明显的滞后了。工业的不断发展同时，各类设备的日渐老化也给我们带来了诸多的“隐形”痛点，而 SKF的油封智能监测系统的推出就如同一道“风暴”般将这一问题一一地扑灭了，将振动的分析与智能的预警技术深度的融合，不仅为广大设备的健康管理带来了新一轮的革命性的变革，也为设备的安适性、可靠性、效率等方面的提高带来了新一轮的动力。
以油封的“健康的机体”来比喻了振动的良好状态，深刻地揭示了振动的良好状态对于机械的长寿性、安适性、可靠性等都具有着至关重要的意义。
伴随油封的逐渐失效，其内部的特征信号也会随之逐渐的演变，更终导致了油封的完全失效。通过对振动的稳准的“破译”，SKF的智能监测系统就能从中揭开机器的“健康密码”。
随着油封的逐渐老化尤其是其唇口的磨损出现微观的缺口或弹性体的材料老化失去其原本的紧贴力以及轴的轻微的划伤等都将会使其与轴的接触的动力学的特性都发生了微妙的改变.。将这些参数的微小的变化都能对应出特定的振动的特征：
但当其理想的油封在完整的状态下与轴之间所形成的稳定的液膜的润滑作用和适度的摩擦的作用下，确保了其良好的密封和润滑性能。但一旦其发生了劣化，就可能使其原有的低摩擦的特性大大丧失甚至出现了干摩擦，使其振动的频谱的中高频段（如1-5kHz）产生特有的谐波成分或能量的上升等一系列不良的后果。
而当唇口的密封界面遭到某种原因的扰动，如唇口的缺损或异物的侵入时，就会形成一种周期性的冲击，对应的频段上就会产生对应的峰值，其所带的调制效应还会在轴转频及其倍频周围形成一对对的边带。
随油封的状态的变化不仅会使轴承的刚度、阻尼的变化同时也会使轴承座的边界条件的变化从而对局部的结构的刚度产生一定的影响，从而对某些结构的共振频率的响应幅值都可能产生一定的影响。
通过对 SKF 系统的高精度加速度传感器的持续的对轴承座或邻近的部位的振动信号的采集， 为其对轴承的状态的正确的评估提供了坚实的依据.。但这仅仅是第①步。其内蕴的 的信号的处理与特征的提取算法就使其具有了较强的识别能力和更好的预测成效。基于不仅具备传统的对复信号的FFT频谱分析的功能，更将高频的冲击成分从复杂的背景噪声中通过包络的解调技术的将其剥离、放大，从而对油封的早期损伤引发的微弱的冲击事件都能敏锐的捕捉到.。借助对这些处理后的特征参数的如特定频带的的RMS、峰值、峰度、包络频谱的幅值等的深入的分析，初步将油封的健康状况的数字化了起来。
将复杂的数据通过智能的预警机制,打通了从数据的积累到对业务的深入洞见的决策逻辑的更后一公里。
唯有将海量的振动数据从抽象的数据层面转化为对我们的工作、生活、甚至整个组织的可行动的洞见，才能真正的防患于未然，才能真正的带来事半功倍的成效。采用SKF的油封智能监测系统的预警技术手段，我们便能对其构建起一层层的、自我不断的学习的智能的决策框架。
系统首先建立基线。伴随设备的长时间健康的运行，系统都会对其长期的正常的振动特征模式的自动的学习与存储，从而形成一套相对稳定的动态的基线。依托于对实时的数据与其基线的不断的比对和对比，才能初步的对其异常的行为的进行检测出来。但由于其对工况的简单的阈值的报警易受工况的波动的较大干扰，导致其不能很不错的满足对工况的正确的监测的需求。借助更 的趋势的分析和对应的模式的稳准的识别为我们带来了更为深入的洞察。
依托于对关键的特征参数（如特定的高频带的能量的变化率等）持续的监控和预警其变化的斜率，对其可能的趋势作出及时的预警.。但更为值得注意的是，一旦系统的某一指标的指标趋于稳定且上升，就比单次的超阈值更能预示系统的渐进性退化，进而为系统在潜在的故障的发展的更早的阶段发出预警。
通过对油封的全方面的融合的分析我们就不再能孤立的简单的看待油封的振动信号了。通过对轴承的各个生命周期的关键指标如轴承的振动、温度、转速等以及工艺参数的深入的关联分析等对其的深入的了解.。如油封的异常的摩擦性接触将可引起局部的温升，或与某些特定的负载工况的出现有关等。依托于对多个参数的深入的融合分析不仅明显地提高了对疾病的诊断的正确性，而且也大大地提高了对所诊断的疾病的可靠性。
采用对历史的故障数据与精细的物理模型的深入的融合手段，系统就可将机器的振动的特征的演变，映射为其密封的性能（如泄漏的概率）的量化的评估。唯当综合的风险指标已接近甚至已超出设定的警戒门槛，我们的系统才会及时地发出对应的“泄漏预警”，而不至于等到真正的泄漏发生才为止。
将预警的“应急”性质从“抢救”推向了“超越”，不仅仅是对传统的预警的简单的升级，而是对传统的预警的完全的革新和重造，从而构建起一套具有“预测性”的 的维护新生态。
但 SKF的油封智能监测系统的真正价值不仅仅在于能否及时的“报警”，更在于能否对相关的“赋能”。随之将从不可知的“黑盒”向可视化、可预测的“透明盒”转变，从而推动了维保的模式由传统的预防性（定期更换）向预测性（按需更换）的根本转变。
依托于直观的远程监控仪表板，维护人员就能对所有的关键设备的“健康评分”实时地打通一线，及时的发现问题，避免了因设备的故障而造成的经济损失。基于对潜在的故障的明确的预警信息的指示其可能的类型、重的程度以及发展的速度等，相应的也将给出对其所采取的维护的建议。借助对维保计划的稳准制定和备件的按需准备，既能避免因无计划的意外停机而给生产带来的不良影响，又能将维护的活动对生产的影响降至更低，从而更好地为实现“绿色”“环保”“可持续发展”的目标提供了坚实的物质确保。
如同一位永不疲倦的“智能哨兵”般的SKF油封的智能监测系统，从化工厂的高压的泵的工作中一丝不苟的实时的监测其工作的各个参数，同样也从风电的齿轮箱的各个部位的工作中一丝不苟的实时的监测其工作的各个参数，从矿山的破碎机的工作中一丝不苟的实时的监测其工作的各个参数同样也从钢铁的轧机的工作中一丝不苟的实时的监测其工作的各个参数，始终都能在无声处为设备的安适隐患的早期的洞察风险的先机。随着对工业装备的健康管理从原先的简单的感官的判断向数据的驱动从对事后的应对向事先的预防的深刻的转变.。基于工业物联网与人工智能的深度融合，这一基于深度的振动分析与智能的算法的监测技术就必将成为确保了各类关键的资产的安适、实现了工业的“杰出运营”的不可或缺的基石，守护着工业所有地区那旋转不息的脉搏。
