振動監測報告

1必要性

目前，振動監測已被廣泛應用于冶金、石化、電力、化工、造紙、制藥、機械制造等行業，在有大量的電機、泵、風機、壓縮機、變速箱等機械設備在連續工作的系統中,通過監測這些旋轉機械的振動幅度、頻率、方向等物理量的變化,及時掌握設備的工作狀態。半導體生產線中生產任務安排緊密，時間就是效益，一些關鍵設備一旦出現問題，會對整個生產線造成嚴重擾亂，甚至導致前期半成品報廢，產品延期，造成重大損失。由于半導體生產線中設備數量多，種類雜，精度高，市場現有振動監測經驗不能直接應用，在我所以及半導體行業內，尚無應用振動監測進行預測性維修的經驗，處于技術空白。項目以振動監測為技術手段，通過建立模擬運行系統，積累分析數據，研究半導體生產線設備機械故障的振動特點，以期達到無損監測設備狀態，發現設備機械故障隱患，從而在半導體生產線中應用預測性維修，減少故障停機對生產造成影響的目的。

1.1本項目研究的背景

1.1.1本項目的任務來源

近年來，隨著國家的發展，我所產值由幾億到幾十億以及將要向百億突破，科研生產任務也越來越重，各生產線的任務安排也是越來越緊密，設備可以說是生產線上最重要的環節，尤其是一些重點設備，其運行狀態的正常與否對產品質量以及生產任務能否按時完成起著決定性的作用，一旦設備故障停機，對生產造成的影響也越來越突出，尤其是重點設備的長時間故障停機，往往會造成重大損失，目前我所生產用設備普遍采用事后維修方式，工作流程如下所示

在這種模式下，隨著部門的不同，1—2步所需時間從幾分鐘到幾天不等；第3步所需時間要看維修人員是否全部正在進行維修任務，在設備故障集中爆發的時候，這個時間甚至能達到三天；3—4步平均時間在一天內，80%的都控制在半天內，當然也有部分設備的故障較為復雜，判斷故障需要幾天甚至十幾天的時間，這種情況所占比例不超過5%；4—5步所需時間視情況不同基本在兩天內，緊急情況可以在半天內完成；6—7步，一些常規配件或已有成熟渠道的備件經常能在第二天到貨，而一些非常規備件尤其是進口備件經常需要一兩個月時間，有些個別的定制件甚至需要幾個月以上；一旦到第7步，備件到貨后，真正修復設備需要的時間往往很短，90%都可以在一天內修復完成。在這其中，1—2步的提交維修申請可以通過增強部門內部溝通減少，但是對一些對設備不夠熟悉的操作者來說，可能判斷設備異常狀態都是有一定難度的，需要尋求部門內對設備更熟悉的人員的幫助，都會經過一定的時間，而且一些較為隱蔽的機械故障，在前期很難發現，不是專業的維修人員不會注意這些情況，等操作者發現時往往故障已經擴大化，造成了故障部件外其他部件的損壞。2—3步在有限的維修人力資源下，只能通過對設備的重要程度，進行有限程度的調控，優化程度有限。3—4步和備件到貨后修復的時間基本可控且在整個維修周期內占比最低。在這整個維修周期內，6—7步，屬于時間最長，而且我方不可控的階段，往往設備修復耗時長，影響生產任務的情況，都是由于這一步用時太長的原因。重要的是在這整個維修周期內，設備處于帶病運行或故障停機狀態，無論是帶病運行造成故障擴大還是設備長時間故障停機，都會造成重大損失。

如果，我們可以提前發現設備故障趨勢，大致判斷故障時間，較為準確的判斷故障部件，我們的維修模式就可以進行改變，不再采用事后維修這種模式，改為預測性維修的模式，更加靈活的安排維修任務。如下所示

在這個過程中，免去了事后維修模式的1、2、3的過程，以一過程替代了4、5過程，盡管一過程和4、5過程同樣時間不可控，但是，值得注意的是，這個時間段內，設備尚未發生故障，還在正常使用狀態，同時用二過程替代了事后維修的7過程，這樣可以綜合考慮生產任務的安排情況和維修任務的繁忙情況，更合理的、有計劃的安排維修時間，尤其是在這整個維修周期內，設備完全處于正常運行狀態或大部分時間處于正常使用狀態。用一句話概括預測性維修和事后維修的最大區別：預測性維修是把工作做在了設備發生故障之前，因此最大程度的降低了故障停機時間。

正是由于預測性維修的優越性且目前已有大量成功實施的案例，各國生產行業也對預測性維修越來越重視。要想在半導體行業應用預測性維修，振動監測作為預測性維修的重要手段之一，尚無資料顯示其有半導體行業中應用的實例，亟需實驗數據的積累及分析，這也是本項目的主要任務來源。

1.1.2新形勢對振動監測在半導體生產設備中的應用提出了迫切的需求

在我所從事生產用設備的機械故障中，約有2/3的故障是由運動部件動作不暢直接或間接造成的，其中部分嚴重的情況會造成故障擴大，如電機燒毀、傳動軸磨損、絲杠損壞以及導軌損壞等。還有部分電氣故障是由于設備運動部件狀態不良，振動過大，造成一些傳感器移位，從而導致設備異常，甚至造成設備誤動作，損毀部件的情況；包括部分線路接觸不良也是由于設備的異常振動導致線路松動所致。

如圖一所示，為等離子清洗所用真空泵，由于清洗工藝不可避免的造成泵內有粘稠狀膠質物積累，該狀況無法通過換油改善，膠質物經過長時間累積到一定量后，會造成真空泵負載變大，導致了該泵聯軸器超負荷運轉損毀，雖然因為其所用電機有過熱保護沒有燒毀，但長時間在臨界狀態的運轉，也會造成電機壽命縮短，如果提前通過振動監測察覺其振動狀態改變，僅需在故障前期進行維護，對泵腔、轉子及旋片進行清洗即可。

圖二所示為某激光設備工作臺Y軸驅動電機，當工作臺Y方向不能動作時才發現故障，經判斷為電機軸承卡死，由于該設備為進口設備，軸承不易尋找，用時三天才找到備件，若能在其故障前期發現，提前尋找備件，此次維修可以在兩小時內完成。

圖三所示為某激光打孔設備FP模組，因其噪聲過大發現故障，此時故障已接近晚期，然而該模組為定制產品，下單后才開始生產，周期要30天，該設備生產任務安排非常緊密，每停機一天就有幾千元損失，在發現故障后一周就已完全不能使用。由于其轉速達到5000r/min，一旦靠人耳聽發現噪音變大時，已經進入故障爆發階段，將會迅速失效甚至造成故障擴大，若能在前期通過振動監測發現隱患，可提前訂購配件，避免損失。

圖一

圖二

圖三

尤其是精度越高，運動速度越快，轉速越高的設備，在故障隱患其越難靠人的直觀感覺發現，而這些情況下，故障的突然爆發往往會直接導致設備停機，甚至造成故障擴大。這就迫切的要求我們進行振動監測，以提前發現故障隱患，采取措施，從而避免損失。

1.1.3現有振動監測技術對半導體生產線設備的適用性分析

振動監測這一名詞國外早在50多年前就已經提出，但由于當時測試技術和振動監測診斷故障特征知識的不足，所以這項技術在20世紀70年代前都未有明顯發展。國內提出振動監測也有30多年的歷史。

（1）振動監測就目前來分，可分為在線式和離線式。前者是針對冶金、石化、電力、等行業，設備需要連續工作的系統，在時間要求上相對較為緊迫，一旦延誤甚至會發生生產安全事故，需要對設備進行24小時不間斷監測，通過對其中旋轉機械的振動幅度、頻率、方向等物理量的變化，及時掌握設備的工作狀態，利用計算機記錄設備的運行參數，包括振動加速度、速度、位移等參數，通過和專家預置的信息相對比，一旦超過警戒值自動發出故障警報信息，故又稱為自動專家診斷系統。系統的核心是專家經驗，但是如何將各行業分散的專家經驗進行系統化和條理化，能夠統一運用到各行各業不同的設備上，是目前國內外許多專家正在研究的一個技術問題，因此這種診斷系統不能進行無縫移植，不能再不同設備間通用。即使市場上的專業振動監測公司，也是針對特定的設備設計和制造振動監測診斷系統，該系統具有唯一性和不可移植性。

（2）離線式振動監測是在有需要時，由人到設備現場，對設備各部位進行振動監測，可以將振動信號、數據采集后離開現場，進行仔細的分析、討論或模擬實驗，因此稱它為振動監測離線診斷。離線監測診斷在故障診斷深入程度上要比在線診斷具體的多，因此難度也較大。

振動監測離線故障診斷技術包括診斷思維方法、振動故障范圍及其特征（包括數據處理）和機理。但一般所說的故障診斷技術主要是指故障特征和機理，對于故障診斷思維方式和故障范圍的研究，目前還未有特別深入的研究。

（3）半導體行業相對電廠、礦場來說，設備的規模較小，但精度要求高，設備臺數多、種類多，需要監測的重點設備隨生產任務的變化會隨時改變，各生產線區域分開，甚至不在同一廠房。生產任務安排緊密，無法定時停機檢修。現有的在線式監測系統，安裝調試復雜，一旦應用于一套設備后，如需更換應用設備，要重新安裝調試，過程復雜、漫長；另外，對半導體生產來說，在線監測方式存在影響產品穩定性的可能。所以，在半導體生產線更適合離線式、便攜式的監測方式，由維修部門和使用部門合作，進行每日、每周點檢，持續性采集數據，然后針對不同的設備建立各自的數據庫，再分門別類的進行數據分析的方式進行。

綜上所述，我們只能借鑒現有的振動監測診斷技術，不能生搬硬套到我們的生產線上運用，還需要自行進行實驗研究，累積數據加以分析，以應用到我們生產線的設備上，而隨著生產任務越來越重，應用振動監測手段來減少設備停機時間，提高生產效率，也是非常必要的。

1.2國內外現狀和發展趨勢

上世紀70年代以來，美國的后勤工程（Logistic Engineering）、英國的設備綜合管理工程（Tero Technology）及日本的全面生產性維修（Total Productive Maintenance）的創立，標志著維修作為一門獨立的學科登上應用工程學的舞臺。伴隨著維修科學的發展，預測性維修作為一種新興的維修方式成為行業研究的熱點。

預測性維修最早在西方發達工業國家興起，目前已經是“工業4.0”提出的關鍵創新點之一，有資料顯示，德國工程行業現已普遍接受并理解預測性維護這一重要的行業趨勢。已有有部分公司著手深入解決這個問題。

預測性維修發展到現在，基本已經有了成熟的體系，如下所示

據知名物聯網研究機構Lot analytics2017年發布的報告指出，2016-2022年期間預測性維修的復合年均增長率（CAGR）為39％；到2022年，年度技術支出將達到10.96億美元（如圖四所示）。

圖四

報告數據基于110家從事預測性維修實施的技術公司相關業務的收入所得出，這些公司跨越13個行業和7個技術領域。

圖五顯示的是前二十名實現預測性維修的公司。

圖五

IBM利用數據分析和優化能力，幫助美國的普惠發動機公司實現預測性維修，從而防止由于發動機故障導致的飛機事故。

SAP發力預測性維修市場已然有多年歷史，并因此成為與“預測性維修”相關的關鍵詞搜索最多的公司。全球最大的空氣壓縮系統供應商之一的凱撒空壓機，借助SAP 預測性維修及服務解決方案實時監控壓縮空氣站的情況，并在客戶資產出現故障之前主動采取維護措施。

作為工業自動化的專家，西門子將預測維修應用于工廠設置和工業設備的自動化系統中。西門子于2016年10月在德國鐵路公司推出了為期12個月的預測性維修試點。西門子與美國致力于數據分析的Azima DLI公司合作，在NASA阿姆斯特朗飛行中心（冷卻系統）實施預測性維修。

在我國，也已有大量成功應用預測性維修的案例。如2015年3月，長春第一熱電廠鍋爐引風機進行了以振動監測為主的故障預測。2015年4月，首鋼長治鋼鐵有限公司軋鋼廠的楊誠潛在《山西冶金》發表了《狀態檢測與故障診斷技術在精軋機設備管理中的應用》一文，其中介紹了兩起以振動監測手段發現精軋機齒輪、滾動軸承故障隱患的案例。

我國的預測性維修技術還是處于較落后的階段，屬于個別零散的運用，沒有比較標準的，具有較好通用性的成熟系統。尤其是在半導體行業，更是沒有實施案例。

預測性維修是一個極為復雜的系統，振動監測及診斷技術是其中最為重要的一環，尤其是對有旋轉部件的設備來說，振動監測及診斷技術更是核心部分。半導體生產線的設備99%的都具有旋轉部件，想要在半導體生產線實行預測性維修，首先就要進行振動監測及診斷技術的研究。而針對半導體生產線的設備的特點，以振動監測手段來進行預測性維修，即簡便有效成本又低。

1.3 存在的問題

目前，存在的主要問題是，國內沒有振動監測在半導體生產設備上應用的經驗，更沒有累積的數據。現有的為一部分通用經驗和數據，再就是其他行業部分設備的應用經驗和實例。直接移植到半導體生產設備上將會有不適用現象。

1.3.1可能會對設備產生影響

在線式監測系統需要在設備上加裝大量傳感器，以及加裝大量線路，再連接到遠程端的在線振動監測控制箱或工控機，如圖六所示為鋼鐵廠精軋機在線監測系統，系統結構復雜，針對設備單一，一旦安裝不可移動。半導體生產線設備數量種類眾多，重點設備也是種類數量眾多，都建立在線式振動監測系統不太現實。另外，雖然半導體生產設備大多規模相對較小，但是精度要求高，動作維度多，復雜程度高，在線監測系統加裝的眾多傳感器和線路難免對其動過造成一定影響。包括過多的線路對設備是否會造成信號干擾也是不可預測。

圖六

1.3.2可能會對設備的狀態產生誤判

現有的離線式振動監測經驗多是在電力、礦場、化工等企業的設備上得來。如漢能華科技對風電企業風電機組的離線式振動監測；北京萬博振通對山東魯恒生電氣車間0.5MW電機的監測。這些設備有一些共同的特點：體型龐大，功率大，對精度要求低，經振動監測發現不正常時，往往有經驗的維修人員憑感覺也能發現振動、噪聲的異常，這時故障已經發生，造成了部分部件的損壞，大多數只是用振動監測的方式判斷故障發生的大概位置，進行亡羊補牢式的操作。如對某廠循環水泵（圖七）進行振動監測發現異常，此時拆解檢查后，發現電機軸承外圈跑圈（圖八），也就是軸承存在部分失效情況，此時在電機轉動時，軸承外圈和軸承安裝孔之間已經存在了相對運動，這時其實已經對部件造成了損壞（圖九），其實此故障在早期應該只是軸承轉動不暢，當軸承本身阻力達到一定程度時，由于一般軸承外圈和軸承孔之間為過渡配合，摩擦力相對較小，此時就會出現軸承外圈跑圈現象，造成故障擴大。

圖七

圖八

圖九

這種大型設備本身正常運轉時振動就大，故障前期的振動信號被隱藏在正常震動中，就造成了隱患發現延時的情況，但是如果監測信號放大過渡，又可能會造成誤報。與之相比，半導體生產線的設備體型小、功率小、精度高。正常運轉時振動很小，即使故障時的振動相對那些大型設備也是很小的，如果套用那些現有的大型設備的振動數據，恐怕會都被認為在正常工作范圍內，無法監測出問題，必須對采集的數據進行處理、分析，但是同樣的，如果數據處理的不合理，也會出現誤報現象。

總之，現有的在線式振動監測及診斷系統和離線式振動監測及診斷技術都是只適用于特定行業的部分設備，對半導體生產設備來說并不適用，直接簡單移植套用，不只起不到預測故障發生時間和部位以進行預測性維修的作用，還會造成無法發現隱患或故障誤報的情況，對正常的維修工作造成干擾。

1.4項目的作用和意義

本項目擬針對預測性維修中的的核心技術，振動監測及診斷技術在半導體生產設備維護維修中的應用問題進行研究，從而經過數據、經驗的積累，在半導體生產線運用此技術，減少意外停機，降低設備故障對生產造成的影響，提高生產效率；同時，通過對故障的預測，在故障前期進行維護維修，防止故障擴大，降低損失。

2研究目標

本項目的研究目標是：緊跟國際前沿技術發展趨勢，結合已有的研究成果，設計制作有自主產權的模擬半導體生產設備工作狀態的失效模擬系統，研究半導體生產設備機械動作部分故障前的振動變化狀態，通過實驗和數據的累積，運用現在先進的科技手段和數據分析手段，首先做到在試驗系統可以預測故障發生部位和時間，進一步以試驗得到的經驗和數據，結合實際生產用設備數據的采集工作，在實際生產線的重點設備上進行振動監測，達到預測重點設備故障發生部位和時間的目的，從而可以根據生產安排情況，開展預測性維修，減少設備故障對生產造成的影響；同時避免過度維修造成的浪費。

3.研究內容

通過監測采集數據，對采集到的數據進行分析，根據加速度、速度、位移等數據，進行對比，結合理論研究，對動作部件的工況進行判斷，通過研究數據的變化趨勢，對部件的狀態趨勢進行判斷，預測故障隱患部位及故障發生大概時間。應用前景

該項目完成后，將可以在半導體生產線中應用振動監測手段，在機械動作的故障前期發現隱患，從而可以根據生產安排，靈活有計劃的決定進行維修的時間，減少因臨時停機對生產造成的影響，同時可以避免故障擴大，減少損失。若技術成熟，簡化操作，可以很大程度上可以實隱患性機械故障的發現不再過于依賴有經驗的維修人員，推動預測性維修和全員維修在半導體行業的發展，提高行業的生產效率。可行性分析

作為項目承接單位，計量維修部是由原十九室和計量中心合并組成，十九室一直從事我所科研生產設備的維修工作，有大量的維修經驗，有力的技術支持，計量中心有豐富的計量、測試的理論知識和實際經驗，又有豐富的做項目的經驗，我們組成的計量維修部，一定可以發揮1+1>2的水平。項目團隊技術水平較高，熟悉半導體生產線的各種設備，具有豐富的維修經驗及設備理論基礎，項目負責人具備專業的技術知識和能力，具備完成該項目的研究基礎和研究條件。

需重點解決的技術難點，怎么讓其具有一定的通用性；如何在復雜的數據中區分出有效數據和干擾數據；如何把數據和部件對應起來。

5.1 具備的研究基礎

20世紀70年代以來，電子技術和信號處理技術的迅猛發展，轉子-軸承系統動力特性研究的不斷深入，有力地促進了大型回轉機械狀態監測和故障診斷技術的發展，使大型回轉機械狀態監測和故障診斷技術水平不斷提高。無論是用于離線監測和在線監測都有比較成熟的產品供選用，如德國vibro-meter在線振動監測系統，國內的航天智控AIC9900等。

在理論方面：國內有俞培松2007年在《同濟大學》發表的碩士學位論文《滾動軸承振動故障診斷技術的研究及其實際應用》；黃偉國2010年在《中國科學技術大學》發表的博士學位論文《基于振動信號特征提取與表達的旋轉機械狀態監測與故障診斷研究》。

在實際應用方面：陳珊珊、李鋼燕、何鳳英2006年在《中國設備工程》發表的《振動診斷技術在設備點檢定修中的應用》，介紹了振動監測在鞍鋼某廠步進式加熱爐風機故障診斷中的應用實例，并進一步說明了監測與診斷技術是實現點檢定修的基礎和重要手段；有楊誠潛2015年在《山西冶金》發表的《狀態檢測與故障診斷技術在精軋機設備管理中的應用》，介紹了振動監測在精軋機上的應用實例。

振動監測的應用在國內已有大量的論文提供理論支持和成功的實施案例。項目組具有豐富的半導體生產設備維修經驗，對設備機械結構有足夠的實踐基礎和理論基礎，熟悉各種設備的機械易發故障和部件失效方式。項目組成員均具有大學本科及以上學歷，具有學習振動監測理論知識的能力。綜上所述，項目組具有完成項目的基礎。

5.2 具備的研究條件

我所是國內最主要的半導體器件科研生產單位之一，在前道、后道都有多條生產線，設備數量、種類眾多，可以為項目的實施提供豐富的參考樣本，并且可以在日常做設備維修工作時，根據實際情況，隨時檢驗研究成果。

現有的分析方法和數據不知道是否適用于半導體生產設備狀況，需研究、測試、驗證。不同的設備，不同的結構，其振動數據都不一樣，如何在大量的數據中分辨出有效數據和無效數據，哪些數據是故障特征的表現，這是一個技術難點。

主要的風險是：雖然具有較好的理論性，但是沒有經過專業的技術論證，實施起來可能難度很大，而且每一項可能都需要大量的時間，整體實施下來可能需要的時間可能會超過預期。

采取的措施：在實際操作中優化各方案，隨時優化模擬系統結構和加速失效方法，加強學習振動理論和數據分析的方法，同時請各相關專業的學術機構對方案進行可行性論證和向各相關專業的專家請教學習。已實施的應用情況

前期以維修人員經驗為主，通過聽和觸摸判斷設備運行中振動狀態的改變，對設備動作部件的工作狀態進行定性判斷，主要實施案例如下：

1)印刷機的吸片風機噪聲異常，觸摸感覺振動劇烈，明顯超過正常運行的振動程度，判斷為軸承故障，通過拆解確認，軸承滾珠生銹，轉動卡頓，更換軸承后該風機運行狀態恢復正常，避免了因軸承卡死造成電機燒毀。

2)退火爐上舟故障，在維修時發現下舟驅動裝置噪聲異常，振動變大，判斷為直線軸承故障，對設備進行拆解檢查后發現4個直線軸承均出現不同程度的防塵圈老化有脫落物進入軸承內部，滾動體有銹蝕、磨損現象，其單獨在導軌上滑動時就有滾動體失效造成的動作不暢現象，所以造成了運行過程中的異常振動，同時還發現6個驅動軸承有不同程度的磨損，有的已經卡死不能轉動，但由于驅動軸承較小，卡死不轉不導致設備振動變化幅度較小，通過人的感覺無法提前發現。對損壞的軸承進行更換后，設備振動狀態恢復正常。

3)干泵在運行中噪聲、振動明顯變大，判斷其軸承磨損或轉子磨損，即將發生故障，及時尋找備用泵，在造成故障停機前對異常干泵進行替換，減少了因故障造成的設備停機時間。

4)加工中心在運行中主軸振動變大，判斷為主軸軸承磨損，需進行更換，及時對主軸進行維護，避免了主軸卡死造成更大的損失。

5)印刷機印刷頭在X方向運行時噪聲、振動明顯異常，判斷為滑軌滑塊磨損，提前訂購滑軌滑塊，在生產間隙進行更換后恢復正常，避免了因設備故障對生產進度的影響。

6)

濺射臺吊架轉動噪音、振動變大，用測振儀進行監測，加速度值在0.7~0.8~0.9~1.1m/s，速度為0.1mm/s，位移為0.003~0.004mm，由于該部件運轉速度較慢，轉速在15r/min，且故障現象較輕，尚能正常使用，認為速度值和位移值只具有一定的參考價值。其在低速運轉情況下，加速度值較大，且周期性變化明顯，說明在運行過程中具有一定的剛性沖擊，位移值和速度值較低，說明沖擊過程較短，程度較低。造成這種情況有兩種可能，一是軸承有間歇性卡頓，二是腔體內有障礙物對吊架的轉動的路徑造成了一定的遮擋。進行拆解后，去掉了電機、減速箱和吊架主體，僅對轉動機構進行檢測，加速度值為0.1~0.3m/s，因此時無法對其進行有效固定，速度值和位移值不具有參考性，周期性變化的加速度值進一步說明了具有間歇性的剛性沖擊，此時可以準確判斷為軸承具有間歇性的卡頓現象。進行拆解后發現軸承有銹蝕現象，且有大量脫落的銹蝕粉末。

濺射臺吊架轉動噪音、振動變大，用測振儀進行監測，加速度值在0.7~0.8~0.9~1.1m/s，速度為0.1mm/s，位移為0.003~0.004mm，由于該部件運轉速度較慢，轉速在15r/min，且故障現象較輕，尚能正常使用，認為速度值和位移值只具有一定的參考價值。其在低速運轉情況下，加速度值較大，且周期性變化明顯，說明在運行過程中具有一定的剛性沖擊，位移值和速度值較低，說明沖擊過程較短，程度較低。造成這種情況有兩種可能，一是軸承有間歇性卡頓，二是腔體內有障礙物對吊架的轉動的路徑造成了一定的遮擋。進行拆解后，去掉了電機、減速箱和吊架主體，僅對轉動機構進行檢測，加速度值為0.1~0.3m/s，因此時無法對其進行有效固定，速度值和位移值不具有參考性，周期性變化的加速度值進一步說明了具有間歇性的剛性沖擊，此時可以準確判斷為軸承具有間歇性的卡頓現象。進行拆解后發現軸承有銹蝕現象，且有大量脫落的銹蝕粉末。

濺射臺吊架轉動噪音、振動變大，用測振儀進行監測，加速度值在0.7~0.8~0.9~1.1m/s，速度為0.1mm/s，位移為0.003~0.004mm，由于該部件運轉速度較慢，轉速在15r/min，且故障現象較輕，尚能正常使用，認為速度值和位移值只具有一定的參考價值。其在低速運轉情況下，加速度值較大，且周期性變化明顯，說明在運行過程中具有一定的剛性沖擊，位移值和速度值較低，說明沖擊過程較短，程度較低。造成這種情況有兩種可能，一是軸承有間歇性卡頓，二是腔體內有障礙物對吊架的轉動的路徑造成了一定的遮擋。進行拆解后，去掉了電機、減速箱和吊架主體，僅對轉動機構進行檢測，加速度值為0.1~0.3m/s，因此時無法對其進行有效固定，速度值和位移值不具有參考性，周期性變化的加速度值進一步說明了具有間歇性的剛性沖擊，此時可以準確判斷為軸承具有間歇性的卡頓現象。進行拆解后發現軸承有銹蝕現象，且有大量脫落的銹蝕粉末。

對軸承進行更換后，單獨對轉動部分進行測量，加速度值為0.1m/s，且保持不變，對設備進行恢復安裝后，噪聲、振動情況恢復正常，同時產品濺射均勻度有所改善。案例分析：由于軸承間歇性的卡頓會造成吊架轉速的不均勻，從而影響到產品濺射均勻性，而產品在進行濺射時是在真空密閉環境下，操作者無法有效觀察到吊架旋轉狀態，設備本身只能設定吊架轉速，沒有對吊架轉速的實時監控，所以在進行生產時吊架的旋轉情況是不可知的，此次通過對吊架轉動過程中的振動監測，發現了隱性故障，改善了產品濺射的均勻性。階段總結

振動監測在半導體設備維修中具有一定的應用前景，通過依靠維修人員的聽和觸摸操作進行監測，可以判斷振動較為明顯的故障，但是針對本身振動較小、隱性的、振動改變輕微的情況，維修人員無法僅靠感官進行判斷，需要通過儀器輔助，難點是沒有任何經驗，外界也沒有半導體設備振動監測的經驗可借鑒，而且對于高精度的設備，能否真正進行有效的應用不可知，目前也沒有在高精度的設備上成功應用的機會和案例。后期計劃

在現有的條件下，工作中采集更多的數據，循序漸進，尋找在更高端的 設備上應用的機會，根據設備故障情況，可以先從某一設備的某一運動單元入手。