기계장치에서, 미끄럼 베어링은 더 자주 사용되지만, 그러나 그들이 입는 경향이 있습니다. 실제 애플리케이션 프로세스에서, 비정상이 기계류 유지 관리자에 의해 적시 문제해결을 용이하게 하기 위해 제시간에 발견될 수 있도록, 흙 시료의 구성은 철 스펙트럼 분석을 이용하여 모니터링되고 분석됩니다.
진동 해석이 또한 효과적으로 기계적 동작 실패의 상황을 발견할 수 있을지라도 그러나, 웨어 실패는 더 중재하기가 어렵고 시작, 그것의 근무 조건에 있는 미끄러져 움직이는 베어링 내구성이 표준 상태에 여전히 있고 웨어가 전체적 기계 진동 매개 변수가 정상적 매개 변수 범위에 있을 수 있도록, 다른 일부의 정상 작동에 영향을 미치지 않을 것이고 이렇게 하여 효과적으로 장애를 예상할 수 없습니다.
진동 분석법과 다르게, 철 스펙트럼 분석 방법은 이른 문제해결을 위한 산업적 기초를 제공하기 위해, 효과적으로 수많은 연마 입자를 발견할 수 있습니다. 그러나, 응용에서, 페로 분광법이 주로 강자성 물질에 민감하지만, 비자성체에 응답하는데 느리기 때문에, 비자성 성질 물질의 양이 크지 않으면 그것은 실패할 수 있습니다. 미끄럼 베어링의 웨어 실패를 예상하기 위한 철 스펙트럼 분석의 적용이 힘든다는 것을 이것은 보여줍니다.
이러한 점에서, 기업은 활발히 고장 예측 기술에 대한 연구를 강화하고, 주의깊게 주배기 미끄럼 베어링 웨어의 원인을 연구하고, 경험을 축적하고 유효 처리가 미끄럼 베어링 실패의 행사를 감소시키고, 실패로 인해 경제적인 손실량을 줄이고, 기업의 경제적인 효율을 향상시키기 위해, 실패의 발생을 방지하기 위해 측정할 것을 제안하여야 합니다.
