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选择正确的加速度计以进行预测性维护
 

【作者: Bertrand Campagnie】2020年03月10日 星期二

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传统维护一般是采取预防性或纠正性维护,而其通常会占用很大一部分的生产成本。现在,使用IIoT(工业物联网)监测机器的健康状态将有助於实现预测性维护,让业界人员能够预测故障,从而大幅节省运营成本。



由於工业设备普遍实现数位化和互联互通,使得工业4.0得以实现,且正助力於生产工具变革。它就像一个游戏规则的改变者,让生产链变得更加灵活,支援制造客制化产品,同时保持盈利。此外,数位化和工业物联网连接对於维护也大有裨益。


使用感测器,尤其是加速度计之後,可以分析机器的运行状态,而不是每隔一段时间更换磨损的部件。在预测性维护框架内,只有在出现某些早期预警症状时,操作者才需要进行干预。这种针对机器健康状况的分析被称为状态监测(CbM),与基於通常非常保守的固定时间表的系统型维护系统相比,其能够控制维护成本。除了维护操作计画更为灵活之外,还能在早期阶段检测出问题,让操作人员能够据此安排机器的停机时间,比起生产线以外停机,这显然要好得多。


振动分析:感测器的重要性

制造商使用多种叁数来确定启动维护操作的时间,这些叁数包括振动、杂讯、温度测量等。在可测量的物理量中,振动频谱测量能够针对旋转机器(发动机、产生器等)中的问题的根源提供最多资讯。异常振动可能是滚珠轴承故障、轴偏差、不平衡、过度松散等问题。每个问题都有自己特有的症状,例如旋转机器的振动源。


采用加速度计测量振动

振动测量可以使用放置在被监测元件附近的加速度计进行。这种感测器可以是压电式,也可以是MEMS类型的,而後者更具优势,其不仅可以在低频率下提供更好的回应,而且体积小巧。


滚珠轴承发生故障时,每次滚珠碰触到开裂处、或者触碰到内环或外环的缺陷位置时,就会发生撞击,引起振动,甚至导致旋转轴轻微移位。撞击发生的频率由转动速度,以及滚珠的数量和直径决定。


但这不是全部!一旦故障出现,前面提到的撞击有时候会产生可以听见的声音,即冲击波,表现为低能量谱分量和相对较高的频率,通常大於5 kHz,而且总是远远超过基本的旋转频率。只有低杂讯、高频宽加速度计(例如ADI公司的ADXL100x)才能测量与首个故障讯号相对应的频谱线。


对於频率回应较低或杂讯较高的产品无法感测到的问题,这些加速度计可以提供一些宝贵资讯。随着问题恶化,低能量谱分量不断增加。到了後期,入门级加速度计就可以检测出振动,但到了此时,解决故障会变得迫在眉睫,维护团队需要在很短时间内做出反应。为了避免??不及防,使用低杂讯、高频宽加速度计在最初出现异常的时候就进行检测可谓至关重要。



图1 : 基於问题类型的频谱特徵。滚珠轴承故障的第一个迹象发生在高频频谱。
图1 : 基於问题类型的频谱特徵。滚珠轴承故障的第一个迹象发生在高频频谱。

ADI提供ADXL100x系列加速度计之外,协助分析机器状态。在更严格的频宽范围内观察发现,ADXL35x系列产品具备低杂讯等级特性(杂讯低至20 μg/??Hz,频宽为1500 Hz)。


与提供类比输出的ADXL100x系列产品不同的是,ADXL35x系列产品可以提供数位输出,用於简化与微控制器的介面。供消费电子使用的入门级产品,例如ADXL34x系列或超低功耗ADXL36x 加速度计并不具备足以满足高品质预测性维护要求的频宽或杂讯性能。


这些入门级产品不仅限制了现有设备的诊断能力,而且还极大地限制了用於开发未来诊断解决方案的资料的可用性。


但是,它们却是测量机器活动的极隹选择,例如,用於计算操作小时数,并在必要时启动维护不是预测性维护,而是预防性维护。这些加速度计的功耗极低,因此可以透过能量采集器或透过电池供电。


如果只是需要监测和测量机器突然发生的撞击,ADXL37x系列产品则是理想的选择。由於撞击可能只会改变机器的精度或运行状态,所以它可能会启动(例如)纠正性维护,以纠正可能出现的问题。


从元件到完整模组

如前所述,ADXL100x系列具有宽频宽和低杂讯特点。但是,它们采用单轴,需要配备相关的处理电子设备。为了简化设计,ADI提供了一套完整的解决方案,采用ADcmXL3021型号实施三轴测量。这款3.3 V电源电压产品包括三个基於ADXL1002的测量链、一个温度感测器、一个处理器和一个FIFO。整个装置封装在一个铝壳(23.7 mm×26.7 mm×12mm)内,可以即时安装在旋转机器上。该产品的全尺寸为+/-50 g,具有极低杂讯水准和10 kHz频宽,这些特点使其能够在大量应用中捕捉振动特徵。


讯号处理模组不仅包括一个具有32个系数的可配置FIR滤波器,还包括一个每轴2048个节点的FFT函数,用於对振动进行频谱分析。再将用这种方法计算得出的频谱的每个频率级别与可配置的报警??值(每轴6个)进行对比。如果频谱元件过於密集时,便会提出警报。本产品可以透过SPI埠与主机处理器进行交互,提供存取内部暂存器以及一组使用者可配置的函数的许可权,包括先进的数学函数,例如计算平均值、标准差、最大值、波峰因素和峰度(四阶动力矩,支援测量振动的锐度)。



图2 : ADcmXL3021模组适用於实施预测性维护。
图2 : ADcmXL3021模组适用於实施预测性维护。

SmartMesh:适用於IIoT的网路,适用於实施预测性维护

无线网路特别适合用於从振动感测器收集维护资料。它的速度不需要多快,但必须足够健壮,能够在通常非常嘈杂、且采用金属结构、传导性很差的工业环境中运行。它还必须能够从大量感测器收集资料,而这些感测器不一定非常靠近资料记录器。


为了满足此一需求,ADI推出SmartMesh IP工业Mesh网路,该网路功耗低,且具有相当高的抗扰性。最後一个标准对於维护模组非常重要,为其供电的能量采集器或锂电池必须运行5到10年,中间不能进行更换。SmartMesh IP网路基於6LoWPAN标准(IEEE 802.15.4e),非常适合IIoT,且基於围绕2.4 GHz传输的专有协议构建。该解决方案包含LTC5800收发器或预认证的LTP590x模组,非常易於建置。



图3 : SmartMesh IP网路适用於实施 IIoT和预测性维护操作。
图3 : SmartMesh IP网路适用於实施 IIoT和预测性维护操作。

使用各种技术来保证传输可靠性大於99.999%,包括同步、通道跳变和时间戳记,以及针对Mesh网路的动态重新配置,在讯号最强劲的地方仅使用RF路径。


为什麽不求助於人工智慧呢?

目前存在多种振动分析技术。除了数位滤波被用於克服流程本身、或者由机器的其他元件导致寄生振动之外,还可以使用数学工具进行辅助,例如ADcmXL3021中包含的工具(计算平均值、标准差、波峰因素、峰度等)。


分析可以在时域中进行,但频率分析才是提供最多关於异常及异常原因的资讯的分析。频率分析甚至可用於计算被同化为讯号频谱中频谱的倒谱(反向傅里叶变换被用於计算讯号傅里叶变换的对数)。但是,无论使用哪种分析方法,困难之处在於确定最隹警报??值,以使维护操作既不会太早、也不会太迟。


可以采用一种方法替代传统的警报??值配置,即在故障识别流程中引入人工智慧。在机器学习阶段,云端资源被用於基於来自振动感测器的资料创建代表性的机器模型。模型创建完成之後,可以下载至本地处理器。使用嵌入式软体不仅可以即时识别正在发生的事件,还可以识别瞬变事件,从而能够检测异常。


表1.纠正性、预防性和预测性维护的成本对比

 

启动/安装成本

操作成本

与计画外停机相关的成本

纠正性维护

 

 

$$$$$$$$$$

计画外生产停机

 

预防性维护

 

$$

根据计画进行现场干预/系统性地更换易损件

$$$$

未能进行即时机器监控导致出现预期外的生产停机

 

预测性维护

$$

特定设备的安装(振动感测器等)

$

机器状态资讯,透过特定软体或透过AI进行监控

$

即时机器监测;妥善计画的生产停机


旋转机器中的振动源

旋转机器经常遇到的一个问题就是滚珠轴承出现故障。对从放置在轴承附近的加速度计获取的资料进行频谱分析,可以得出许多特徵线、振幅和频率,它们都是由旋转的速度和问题原因所决定的。


所述系统的特徵频率,包括:轴承套的旋转频率、与外环(固定)上的缺陷有关的频率、与内环(轴)上的缺陷有关的频率。除了这些频率特徵外,滚珠越过缺陷位置(开裂、剥落等)所产生的冲击波还会引起高频振动(>5 kHz),有时甚至可以听到。



图4 : 滚珠轴承。
图4 : 滚珠轴承。

关於新服务

除了为预测性维护构建模型之外,人工智慧和云端存取还开启了通向诸多可能性的大门。将振动测量资料与来自其他感测器的资料(压力、温度、旋转、功率等)相关联,可以推断出关於系统状态的许多资讯,远多於维护所需的资料量。


将基础资料合并可以进一步优化设备模型,不仅可用於检测机械故障,还能够处理问题(例如,空输送带、内部没有流液的泵、不含膏体的混合器等)。因此,我们可以考虑设备制造商透过将设备供应、维护,以及对生产线的性能和问题实施的统计分析结合起来,为他们的最终客户提供的多种服务。配备了感测器模组之後,基本的电机将会成为大数据概念的主要叁与者。


(本文作者Bertrand Campagnie任职於 ADI公司)


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