该文介绍了ASCRIBO故障分析系统在一个皮带驱动风扇的故障预警的成功案例，该风扇系统位于某造纸厂内，由叶片，风扇轴，滚动轴承，皮带轮等旋转部件构成，风扇通过皮带耦合到电机输出轴，从而带动风扇的旋转，无线三轴振动传感器WS300安装在皮带滑轮侧轴承壳体上，采集振动数据，现场图片如下：
日常的工作过程中，5月25日突然发现该设备的垂直向总体振动量级出现上浮，达到了20-25mm/s，而其他两轴--水平向和轴向的振动基本都在10-15mm/s区间波动，虽然风扇还在“正常工作”，但可以初步判断该设备健康状况出现问题了，但到底是什么原因导致了这个现象的发生呢？在风扇旋转过程中，轴磨损，轴承损伤，叶片不平衡都可以引起以上故障，到底是哪一种原因呢？
ASCRIBO采用的分析算法和传统的故障诊断系统有所不同，它不需要人为介入进行二次分析就可以给出分析结果，同时在分析过程，也不需要大量的历史故障数据作为基础，在故障出现早期，这些故障数据通常是不完善的，信号非常微弱，ASCRIBO可以在不完备的这些数据下进行分析给出系统自己判断的结果：
由上图可知：不相关占61%，轴故障占32%，叶片问题占4%，轴承问题占3%, 上图列出了各种故障可能性的概率，因此大概率问题是轴上出现了故障。
于是客户在该设备正常维保时间段内，将该风扇进行拆卸维保，发现确实是轴损伤了，因为轴受到磨损，轴承润滑油脂遭到污染恶化，因此后续将轴和轴承一起进行了更换。
ASCRIBO故障诊断软件，是全自动故障诊断软件，振动数据采集--数据转换--数据分析--故障判断--分析报告，从设备振动数据出现异常开始，到给出分析报告，无需人为介入，提高了全流程化的诊断工作效率。
