當(dāng)前位置:首頁 > 模擬 > ADI
[導(dǎo)讀]?傳統(tǒng)維護(hù)一般是預(yù)防性或糾正性維護(hù),通常會占用很大一部分生產(chǎn)成本?,F(xiàn)在,使用IIoT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng))監(jiān)測機(jī)器的健康狀態(tài)有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù),讓行業(yè)人員能夠預(yù)測故障,從而大幅節(jié)省運(yùn)營成本。

傳統(tǒng)維護(hù)一般是預(yù)防性或糾正性維護(hù),通常會占用很大一部分生產(chǎn)成本。現(xiàn)在,使用IIoT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng))監(jiān)測機(jī)器的健康狀態(tài)有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù),讓行業(yè)人員能夠預(yù)測故障,從而大幅節(jié)省運(yùn)營成本。

由于工業(yè)設(shè)備普遍實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和互聯(lián)互通,工業(yè)4.0得以實(shí)現(xiàn),且正在助力生產(chǎn)工具變革。它就像一個(gè)游戲規(guī)則的改變者,讓生產(chǎn)鏈變得更加靈活,支持制造定制化產(chǎn)品,同時(shí)保持盈利。此外,數(shù)字化和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)連接對維護(hù)也大有裨益。使用傳感器,尤其是加速度計(jì)之后,可以分析機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài),而不是每隔一段時(shí)間更換磨損的部件。在預(yù)測性維護(hù)框架內(nèi),只有在出現(xiàn)某些早期預(yù)警癥狀時(shí),操作者才需要進(jìn)行干預(yù)。這種針對機(jī)器健康狀況的分析被稱為基于狀態(tài)的監(jiān)控(CbM),與基于通常非常保守的固定時(shí)間表的系統(tǒng)型維護(hù)系統(tǒng)相比,能夠控制維護(hù)成本。除了維護(hù)操作計(jì)劃更為靈活之外,還能在早期階段檢測出問題,讓操作人員能夠據(jù)此安排機(jī)器的停機(jī)時(shí)間,比起生產(chǎn)線以外停機(jī),這顯然要好得多。

振動分析:傳感器的重要性

制造商使用多種參數(shù)來確定啟動維護(hù)操作的時(shí)間,這些參數(shù)包括振動、噪聲、溫度測量等。在可測量的物理量中,振動頻譜測量能夠針對旋轉(zhuǎn)機(jī)器(發(fā)動機(jī)、發(fā)生器等)中的問題的根源提供最多信息。異常振動可能是滾珠軸承故障、軸偏差、不平衡、過度松散等問題。每個(gè)問題都有自己特有的癥狀,例如旋轉(zhuǎn)機(jī)器的振動源。

采用加速度計(jì)測量振動

振動測量可以使用放置在被監(jiān)測元件附近的加速度計(jì)進(jìn)行。這種傳感器可以是壓電式,也可以是MEMS類型,后者更具優(yōu)勢,不僅可以在低頻率下提供更好的響應(yīng),而且體積小巧。

滾珠軸承發(fā)生故障時(shí),每次滾珠碰觸到開裂處,或者觸碰到內(nèi)環(huán)或外環(huán)的缺陷位置,就會發(fā)生撞擊,引起振動,甚至導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)軸輕微移位。撞擊發(fā)生的頻率由轉(zhuǎn)動速度,以及滾珠的數(shù)量和直徑?jīng)Q定。

但這不是全部!一旦故障出現(xiàn),前面提到的撞擊有時(shí)候會產(chǎn)生可以聽見的聲音,即沖擊波,表現(xiàn)為低能量譜分量和相對較高的頻率,通常大于5 kHz,而且總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過基本的旋轉(zhuǎn)頻率。只有低噪聲、高帶寬加速度計(jì)(例如ADI公司的ADXL100x)才能測量與首個(gè)故障信號相對應(yīng)的頻譜線。對于頻率響應(yīng)較低或噪聲較高的產(chǎn)品無法感測到的問題,這些加速度計(jì)可以提供一些寶貴信息。隨著問題惡化,低能量譜分量不斷增加。到了后期,入門級加速度計(jì)就可以檢測出振動,但到了此時(shí),解決故障會變得迫在眉睫,維護(hù)團(tuán)隊(duì)需要在很短時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng)。為了避免猝不及防,使用低噪聲、高帶寬加速度計(jì)在最初出現(xiàn)異常的時(shí)候就進(jìn)行檢測可謂至關(guān)重要。

244853-fig-01.jpg

圖1.基于問題類型的頻譜特征。滾珠軸承故障的首個(gè)跡象發(fā)生在高頻頻譜

除了ADXL100x系列加速度計(jì)(ADXL1001/ADXL1002/ADXL1003/ADXL1004/ADXL1005)之外,ADI公司還提供許多其他加速度計(jì),對于分析機(jī)器狀態(tài)非常有用。在更嚴(yán)格的帶寬范圍內(nèi)觀察發(fā)現(xiàn),ADXL35x系列產(chǎn)品(ADXL354/ADXL355/ADXL356/ADXL357)具備低噪聲等級特性(噪聲低至20 μg/√Hz,帶寬為1500 Hz)。

與提供模擬輸出的ADXL100x系列產(chǎn)品不同,ADXL35x系列產(chǎn)品可以提供數(shù)字輸出,用于簡化與微控制器的接口。

供消費(fèi)電子使用的入門級產(chǎn)品,例如ADXL34x(ADXL343/ADXL344/ADXL345/ADXL346)或超低功耗ADXL36x (ADXL362/ADXL363)加速度計(jì)并不具備足以滿足高品質(zhì)預(yù)測性維護(hù)要求的帶寬或噪聲性能。

這些入門級產(chǎn)品不僅限制了現(xiàn)有設(shè)備的診斷能力,而且還極大地限制了用于開發(fā)未來診斷解決方案的數(shù)據(jù)的可用性。

但是,它們卻是測量機(jī)器活動的極佳選擇,例如,用于計(jì)算操作小時(shí)數(shù),并在必要時(shí)啟動維護(hù)——不是預(yù)測性維護(hù),而是預(yù)防性維護(hù)。這些加速度計(jì)的功耗極低,因此可以通過能量采集器或通過電池供電。

如果只是需要監(jiān)測和測量機(jī)器突然發(fā)生的撞擊,ADXL37x系列產(chǎn)品(ADXL372/ADXL375/ADXL377)就是理想的選擇。由于撞擊可能只會改變機(jī)器的精度或運(yùn)行狀態(tài),所以它可能會啟動(例如)糾正性維護(hù),以糾正可能出現(xiàn)的問題。

從組件到完整模塊

如前所述,ADXL100x系列具有寬帶寬和低噪聲特點(diǎn)。但是,它們采用單軸,需要配備相關(guān)的處理電子設(shè)備。為了簡化設(shè)計(jì),

ADI公司提供了一套完整的解決方案,采用ADcmXL3021型號實(shí)施三軸測量。這款3.3V電源電壓產(chǎn)品包括三個(gè)基于ADXL1002的測量鏈、一個(gè)溫度傳感器、一個(gè)處理器和一個(gè)FIFO。整個(gè)裝置封裝在一個(gè)鋁殼(23.7mm×26.7mm×12mm)內(nèi),可以即時(shí)安裝在旋轉(zhuǎn)機(jī)器上。該產(chǎn)品的全尺寸為±50g,具有僅25μg/√Hz的極低噪聲水平和10kHz帶寬,這些特點(diǎn)使其能夠在大量應(yīng)用中捕捉振動特征。

信號處理模塊不僅包括一個(gè)具有32個(gè)系數(shù)的可配置FIR濾波器,還包括一個(gè)每軸2048個(gè)節(jié)點(diǎn)的FFT函數(shù),用于對振動進(jìn)行頻譜分析。再將用這種方法計(jì)算得出的頻譜的每個(gè)頻率級別與可配置的報(bào)警閾值(每軸6個(gè))進(jìn)行對比。如果頻譜組件過于密集,就會生成警報(bào)。本產(chǎn)品可以通過SPI端口與主機(jī)處理器進(jìn)行交互,提供訪問內(nèi)部寄存器以及一組用戶可配置的函數(shù)的權(quán)限,包括先進(jìn)的數(shù)學(xué)函數(shù),例如計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、最大值、波峰因素和峰度(四階動力矩,支持測量振動的銳度)。

表1.ADcmXL3021和ADXL100x系列非常適合CbM應(yīng)用。

b1.png

244853-fig-02.jpg

圖2.ADcmXL3021模塊,非常適合用于實(shí)施預(yù)測性維護(hù)

SmartMesh:適用于IIoT的網(wǎng)絡(luò),非常適合用于實(shí)施預(yù)測性維護(hù)

無線網(wǎng)絡(luò)特別適合用于從振動傳感器收集維護(hù)數(shù)據(jù)。它的速度不需要多快,但必須足夠健壯,能夠在通常非常嘈雜、且采用金屬結(jié)構(gòu)、傳導(dǎo)性很差的工業(yè)環(huán)境中運(yùn)行。它還必須能夠從大量傳感器收集數(shù)據(jù),而這些傳感器不一定非??拷鼣?shù)據(jù)記錄器。為了滿足這一需求,ADI公司推出SmartMesh? IP工業(yè)Mesh網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)功耗低,且具有相當(dāng)高的抗擾性。最后一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對于維護(hù)模塊非常重要,為其供電的能量采集器或鋰電池必須運(yùn)行5到10年,中間不能進(jìn)行更換。SmartMesh IP網(wǎng)絡(luò)基于6LoWPAN標(biāo)準(zhǔn)(IEEE 802.15.4e),非常適合IIoT,且基于圍繞2.4GHz傳輸?shù)膶S袇f(xié)議構(gòu)建。該解決方案包含LTC5800收發(fā)器或預(yù)認(rèn)證的LTP590x模塊,非常易于實(shí)施。

244853-fig-03.jpg

圖3.SmartMesh IP網(wǎng)絡(luò)非常適合用于實(shí)施IIoT和預(yù)測性維護(hù)操作

使用各種技術(shù)來保證傳輸可靠性大于99.999%,包括同步、通道跳變和時(shí)間戳,以及針對Mesh網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)重新配置,在信號最強(qiáng)勁的地方僅使用RF路徑。

為什么不求助于人工智能呢?

目前存在多種振動分析技術(shù)。除了數(shù)字濾波被用于克服流程本身或者由機(jī)器的其他組件導(dǎo)致的寄生振動之外,還可以使用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行輔助,例如ADcmXL3021中包含的工具(計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、波峰因素、峰度等)。分析可以在時(shí)域中進(jìn)行,但頻率分析才是提供最多關(guān)于異常及異常原因的信息的分析。頻率分析甚至可用于計(jì)算被同化為信號頻譜中頻譜的倒譜(反向傅里葉變換被用于計(jì)算信號傅里葉變換的對數(shù))。但是,無論使用哪種分析方法,困難之處在于確定最佳警報(bào)閾值,以使維護(hù)操作既不會太早也不會太遲。

可以采用一種方法替代傳統(tǒng)的警報(bào)閾值配置,即在故障識別流程中引入人工智能。在機(jī)器學(xué)習(xí)階段,云資源被用于基于來自振動傳感器的數(shù)據(jù)創(chuàng)建代表性的機(jī)器模型。模型創(chuàng)建完成之后,可以下載至本地處理器。使用嵌入式軟件不僅可以實(shí)時(shí)識別正在發(fā)生的事件,還可以識別瞬態(tài)事件,從而能夠檢測異常。

表2.糾正性、預(yù)防性和預(yù)測性維護(hù)的成本對比

b2.png

旋轉(zhuǎn)機(jī)器中的振動源

旋轉(zhuǎn)機(jī)器經(jīng)常遇到的一個(gè)問題就是滾珠軸承出現(xiàn)故障。對從放置在軸承附近的加速度計(jì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析,可以得出許多特征線、振幅和頻率,它們都由旋轉(zhuǎn)的速度和問題原因決定。

所述系統(tǒng)的特征頻率包括:

?軸承套的旋轉(zhuǎn)頻率:

244853-EQ-01.jpg

?與外環(huán)(固定)上的缺陷有關(guān)的頻率:

244853-EQ-02.jpg

?與內(nèi)環(huán)(軸)上的缺陷有關(guān)的頻率:

244853-EQ-03.jpg

?除了這些頻率特征外,滾珠越過缺陷位置(開裂、剝落等)所產(chǎn)生的沖擊波還會引起高頻振動(>5kHz),有時(shí)甚至可以聽到。

244853-fig-04.jpg

圖4.滾珠軸承

?N:滾珠數(shù)量

?Φ:接觸角度

?faxle:軸的旋轉(zhuǎn)頻率

?d:滾珠直徑

?D:滾珠的平均直徑

關(guān)于新服務(wù)

除了為預(yù)測性維護(hù)構(gòu)建模型之外,人工智能和云訪問還開啟了通向諸多可能性的大門。將振動測量數(shù)據(jù)與來自其他傳感器的數(shù)據(jù)(壓力、溫度、旋轉(zhuǎn)、功率等)相關(guān)聯(lián),可以推斷出關(guān)于系統(tǒng)狀態(tài)的許多信息,遠(yuǎn)多于維護(hù)所需的數(shù)據(jù)量。將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)合并可以進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)備模型,不僅可用于檢測機(jī)械故障,還能夠處理問題(例如,空輸送帶、內(nèi)部沒有流液的泵、不含膏體的混合器等)。因此,我們可以考慮設(shè)備制造商通過將設(shè)備供應(yīng)、維護(hù),以及對生產(chǎn)線的性能和問題實(shí)施的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)合起來,為他們的最終客戶提供的多種服務(wù)。配備了傳感器模塊之后,基本的電機(jī)會成為大數(shù)據(jù)概念的主要參與者。


本站聲明: 本文章由作者或相關(guān)機(jī)構(gòu)授權(quán)發(fā)布,目的在于傳遞更多信息,并不代表本站贊同其觀點(diǎn),本站亦不保證或承諾內(nèi)容真實(shí)性等。需要轉(zhuǎn)載請聯(lián)系該專欄作者,如若文章內(nèi)容侵犯您的權(quán)益,請及時(shí)聯(lián)系本站刪除。
換一批
延伸閱讀

9月2日消息,不造車的華為或?qū)⒋呱龈蟮莫?dú)角獸公司,隨著阿維塔和賽力斯的入局,華為引望愈發(fā)顯得引人矚目。

關(guān)鍵字: 阿維塔 塞力斯 華為

加利福尼亞州圣克拉拉縣2024年8月30日 /美通社/ -- 數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)解決方案公司Trianz今天宣布,該公司與Amazon Web Services (AWS)簽訂了...

關(guān)鍵字: AWS AN BSP 數(shù)字化

倫敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英國汽車技術(shù)公司SODA.Auto推出其旗艦產(chǎn)品SODA V,這是全球首款涵蓋汽車工程師從創(chuàng)意到認(rèn)證的所有需求的工具,可用于創(chuàng)建軟件定義汽車。 SODA V工具的開發(fā)耗時(shí)1.5...

關(guān)鍵字: 汽車 人工智能 智能驅(qū)動 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越來越多用戶希望企業(yè)業(yè)務(wù)能7×24不間斷運(yùn)行,同時(shí)企業(yè)卻面臨越來越多業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn),如企業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,頻繁的功能更新和發(fā)布等。如何確保業(yè)務(wù)連續(xù)性,提升韌性,成...

關(guān)鍵字: 亞馬遜 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,據(jù)媒體報(bào)道,騰訊和網(wǎng)易近期正在縮減他們對日本游戲市場的投資。

關(guān)鍵字: 騰訊 編碼器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會開幕式在貴陽舉行,華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文發(fā)表了演講。

關(guān)鍵字: 華為 12nm EDA 半導(dǎo)體

8月28日消息,在2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會上,華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安發(fā)表演講稱,數(shù)字世界的話語權(quán)最終是由生態(tài)的繁榮決定的。

關(guān)鍵字: 華為 12nm 手機(jī) 衛(wèi)星通信

要點(diǎn): 有效應(yīng)對環(huán)境變化,經(jīng)營業(yè)績穩(wěn)中有升 落實(shí)提質(zhì)增效舉措,毛利潤率延續(xù)升勢 戰(zhàn)略布局成效顯著,戰(zhàn)新業(yè)務(wù)引領(lǐng)增長 以科技創(chuàng)新為引領(lǐng),提升企業(yè)核心競爭力 堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展策略,塑強(qiáng)核心競爭優(yōu)勢...

關(guān)鍵字: 通信 BSP 電信運(yùn)營商 數(shù)字經(jīng)濟(jì)

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央廣播電視總臺與中國電影電視技術(shù)學(xué)會聯(lián)合牽頭組建的NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟在BIRTV2024超高清全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展研討會上宣布正式成立。 活動現(xiàn)場 NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)...

關(guān)鍵字: VI 傳輸協(xié)議 音頻 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日舉辦的2024年長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)聯(lián)合招商會上,軟通動力信息技術(shù)(集團(tuán))股份有限公司(以下簡稱"軟通動力")與長三角投資(上海)有限...

關(guān)鍵字: BSP 信息技術(shù)
關(guān)閉
關(guān)閉