电机是工业生产的“心脏”，其突发故障往往导致整条生产线停滞。预测性维护通过持续监测电机状态，在故障发生前预警，已成为保障连续生产的关键技术。

振动分析是电机状态监测最有效的手段之一。不同类型的故障会产生特征鲜明的振动频谱。例如，转子不平衡表现为1倍转频振动突出；轴承损坏会在高频段出现冲击峰值；不对中则会产生明显的2倍转频分量。复瑞工控的工程师使用手持式振动分析仪，为邳州多家企业的关键电机建立了振动基准档案，通过定期检测和趋势对比，成功预警了多起潜在故障。

温度监测同样重要。轴承过热、绕组绝缘老化都会导致温度异常升高。我们在电机轴承座和绕组端部安装无线温度传感器，实时监测温度变化，结合环境温度和负载情况综合判断。

电流特征分析能发现电气层面的早期问题。通过电能质量分析仪监测电流波形和谐波含量，可以识别转子断条、气隙偏心等电气故障。

将多源数据融合是发展趋势。我们为某水泵站的关键电机部署了集成振动、温度、电流监测的智能传感单元，数据通过LoRa无线网络传输至云平台。平台内置故障诊断模型，当多个参数同时出现异常趋势时，系统会自动生成预警工单，并推送给负责工程师。

预测性维护的价值不仅在于避免非计划停机，更在于能将维护工作安排在计划停机期间，最大化设备利用率。随着传感器成本降低和AI算法进步，这项技术正从关键设备向普通设备普及。