傳統(tǒng)的預(yù)防性或糾正性維護(hù)通常占生產(chǎn)成本的很大一部分。現(xiàn)在，讓IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）監(jiān)控機(jī)器的健康狀況有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，使行業(yè)能夠預(yù)測故障并實(shí)現(xiàn)可觀的運(yùn)營節(jié)省。

工業(yè)4.0通過工業(yè)設(shè)備的數(shù)字化和連接性的普及而成為可能，有望徹底改變生產(chǎn)工具。這種游戲規(guī)則改變者使生產(chǎn)鏈更加靈活，并允許制造定制產(chǎn)品，同時(shí)保持收益。維護(hù)也可以從IIoT的數(shù)字化和連接性優(yōu)勢中受益。使用傳感器（尤其是加速度計(jì)）可以分析機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，而不是以固定的間隔更換磨損部件。在預(yù)測性維護(hù)框架內(nèi)，操作員只需在出現(xiàn)某些早期預(yù)警癥狀時(shí)才進(jìn)行干預(yù)。這種對機(jī)器健康狀況的分析被稱為基于狀態(tài)的監(jiān)測（CbM），與基于固定且通常非常保守的時(shí)間表的系統(tǒng)維護(hù)系統(tǒng)相比，這種對機(jī)器健康狀況的分析將限制維護(hù)成本。除了從不太嚴(yán)格的維護(hù)操作中獲得的好處外，在早期階段發(fā)現(xiàn)問題還可以實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的機(jī)器停機(jī)時(shí)間，這總是比生產(chǎn)線的意外關(guān)閉要好。

振動分析：傳感器的重要性

為了確定何時(shí)是觸發(fā)維護(hù)操作的正確時(shí)間，制造商使用振動、噪音和溫度測量等參數(shù)。在可測量的物理量中，振動譜的測量是提供有關(guān)旋轉(zhuǎn)機(jī)器（發(fā)動機(jī)、發(fā)電機(jī)等）問題起源的信息最多的測量。異常振動可能是滾珠軸承故障、軸未對準(zhǔn)、不平衡、過度松動等的跡象。這些問題中的每一個(gè)都會表現(xiàn)為特定的癥狀，例如旋轉(zhuǎn)機(jī)器中的振動源。

使用加速度計(jì)進(jìn)行振動測量

可以使用放置在要監(jiān)控的元件附近的加速度計(jì)進(jìn)行振動測量。該傳感器可以是壓電型，也可以是MEMS型，它不僅在低頻下提供更好的響應(yīng)，而且尺寸也很小。

在滾珠軸承故障的情況下，每當(dāng)滾珠與內(nèi)圈或外圈的裂紋或缺陷接觸時(shí)，都會發(fā)生沖擊，導(dǎo)致振動甚至旋轉(zhuǎn)軸的輕微位移。這些沖擊的頻率將取決于旋轉(zhuǎn)速度以及球的數(shù)量和直徑。

但這還不是全部！一旦故障出現(xiàn)，前面提到的沖擊將產(chǎn)生有時(shí)可聽見的噪聲 - 沖擊波 - 表現(xiàn)為低電平頻譜分量和相對較高的頻率的出現(xiàn)，通常大于5 kHz，并且總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過基波旋轉(zhuǎn)頻率。只有低噪聲、高帶寬加速度計(jì)（如ADI公司的ADXL100x）才能測量與最初故障跡象相對應(yīng)的譜線。這些加速度計(jì)將提供有價(jià)值的信息，而較慢或較嘈雜的產(chǎn)品將無法檢測到任何東西。隨著缺陷的惡化，較低頻率分量的水平會增加。在高級階段，入門級加速度計(jì)可以檢測到振動水平，但此時(shí)故障迫在眉睫，維護(hù)團(tuán)隊(duì)幾乎沒有時(shí)間做出反應(yīng)。為避免措手不及，使用低噪聲、高帶寬加速度計(jì)檢測異常的最初跡象非常重要。

圖1.光譜特征取決于問題的類型。滾珠軸承故障的最初跡象發(fā)生在高頻下。

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)，可用于分析機(jī)器狀態(tài)。為了在更有限的帶寬上進(jìn)行觀察，ADXL35x系列（ADXL354/ADXL355/ADXL356/ADXL357）的特點(diǎn)是噪聲水平低（低至20 μg/√Hz，帶寬為1500 Hz）。與提供模擬輸出的ADXL100x系列不同，ADXL35x系列中有一些產(chǎn)品具有數(shù)字輸出，可簡化與微控制器的接口。

面向消費(fèi)者的入門級產(chǎn)品，如ADXL34x（ADXL343/ADXL344/ADXL345/ADXL346）或超低功耗ADXL36x（ADXL362/ADXL363）加速度計(jì)，實(shí)際上沒有足夠的帶寬或噪聲性能來滿足質(zhì)量預(yù)測性維護(hù)的要求。這些入門級產(chǎn)品不僅限制了現(xiàn)有設(shè)備的診斷能力，而且還嚴(yán)重限制了數(shù)據(jù)在開發(fā)未來診斷解決方案方面的可用性。

但是，它們可以很好地用于測量機(jī)器活動，例如，計(jì)算運(yùn)行小時(shí)數(shù)，并在必要時(shí)觸發(fā)維護(hù) - 不是預(yù)測性維護(hù)，而只是預(yù)防性維護(hù)。由于其極低的功耗，這些加速度計(jì)可以與功率收集器（能量收集器）或電池一起運(yùn)行。

如果所需的機(jī)器監(jiān)控僅包括測量突發(fā)沖擊，則ADXL37x系列（ADXL372/ADXL375/ADXL377）的產(chǎn)品非常適合。由于沖擊可以被認(rèn)為改變了設(shè)備精度或操作，因此例如，有可能觸發(fā)具有糾正性質(zhì)的維護(hù)操作，以糾正可能出現(xiàn)的任何缺陷。

從組件到完整模塊

如前所述，ADXL100x系列具有寬帶寬和低噪聲水平的特點(diǎn)。但是，它們是單軸的，需要相關(guān)的處理電子設(shè)備。為了簡化設(shè)計(jì)階段，ADI公司提供了采用ADcmXL3021型號的三軸測量交鑰匙解決方案。這款3.3 V供電產(chǎn)品集成了三個(gè)基于ADXL1002的測量鏈，以及溫度傳感器、處理器和FIFO。整個(gè)整體封裝在鋁制外殼（23.7 毫米× 26.7 毫米× 12 毫米）中，可隨時(shí)安裝在旋轉(zhuǎn)機(jī)器上。該產(chǎn)品的特點(diǎn)是滿量程為 ±50 g，噪聲水平極低，僅為 25 μg/√Hz，帶寬為 10 kHz，可在大量應(yīng)用中捕獲振動特征。

圖2.ADcmXL3021模塊，是預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用的理想選擇。

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)點(diǎn)的FFT功能，用于對振動進(jìn)行頻譜分析。以這種方式計(jì)算的頻譜的每個(gè)頻率級別將與可配置的報(bào)警閾值（每個(gè)軸六個(gè)）進(jìn)行比較。如果光譜分量太強(qiáng)，將生成警報(bào)。該產(chǎn)品可以通過SPI端口與主機(jī)處理器進(jìn)行交互，該端口提供對內(nèi)部寄存器以及一組用戶可配置功能的訪問，包括高級數(shù)學(xué)功能，例如計(jì)算平均值，標(biāo)準(zhǔn)偏差，最大值，波峰因數(shù)和峰度（四階動力學(xué)矩，可以測量振動的敏銳度）。

SmartMesh：IIoT網(wǎng)絡(luò)，非常適合預(yù)測性維護(hù)

無線網(wǎng)絡(luò)特別適合從振動傳感器收集維護(hù)數(shù)據(jù)。它不需要很快，但它必須足夠堅(jiān)固，以便在通常受到很大干擾的工業(yè)環(huán)境中運(yùn)行，并且由不適合良好傳輸?shù)慕饘俳Y(jié)構(gòu)制成。它還必須能夠從大量不一定靠近數(shù)據(jù)記錄器的傳感器收集數(shù)據(jù)。為了滿足這一需求，ADI公司提供了SmartMesh IP工業(yè)網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)具有高度魯棒性和低功耗的抗干擾能力。最后一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對于由能量收集或鋰電池供電的維護(hù)模塊很重要，鋰電池必須運(yùn)行 5 年或 10 年而無需更換。基于6LoWPAN標(biāo)準(zhǔn)（IEEE 802.15.4e），SmartMesh IP網(wǎng)絡(luò)完全適應(yīng)IIoT，并依賴于圍繞2.4 GHz傳輸構(gòu)建的專有協(xié)議。該解決方案由LTC5800收發(fā)器或預(yù)認(rèn)證的LTP590x模塊組成，非常易于實(shí)現(xiàn)。?

圖3.SmartMesh IP網(wǎng)絡(luò)非常適合IIoT和預(yù)測性維護(hù)操作。

使用各種技術(shù)來保證大于99.999%的傳輸可靠性，包括同步，信道跳頻和時(shí)間戳，以及僅使用信號最強(qiáng)大的RF路徑的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)重新配置。

為什么不從人工智能那里獲得幫助？

有許多振動分析技術(shù)。除了數(shù)字濾波以克服由過程本身或機(jī)器的其他組件引起的寄生振動外，通常還可以通過數(shù)學(xué)工具輔助，例如ADcmXL3021中包含的工具（計(jì)算平均值，標(biāo)準(zhǔn)偏差，波峰因數(shù)，峰度等）。分析可以在時(shí)域中完成，但頻率分析將帶來有關(guān)異常及其起源的最多信息。人們甚至可以求助于計(jì)算有時(shí)被同化到信號頻譜頻譜中的倒譜（傅里葉逆變換應(yīng)用于信號傅里葉變換的對數(shù)）。然而，無論使用哪種分析方法，困難在于建立最佳警報(bào)閾值，以便維護(hù)操作既不會太早也不會太晚。

傳統(tǒng)報(bào)警閾值配置的替代方法是將人工智能引入故障識別過程。在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，云資源用于根據(jù)來自振動傳感器的數(shù)據(jù)創(chuàng)建機(jī)器的代表性模型。創(chuàng)建模型后，可以將其下載到本地處理器。嵌入式軟件的使用不僅可以實(shí)時(shí)識別正在進(jìn)行的事件，還可以實(shí)時(shí)識別瞬態(tài)事件，從而能夠檢測異常情況。

旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的振動源

旋轉(zhuǎn)機(jī)器中經(jīng)常遇到的問題之一是滾珠軸承的故障。對放置在軸承附近的加速度計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析，可以發(fā)現(xiàn)許多特征線、振幅和頻率，這些特征線、振幅和頻率取決于旋轉(zhuǎn)速度和缺陷來源。

可以提及的系統(tǒng)特征頻率包括：

軸承保持架的旋轉(zhuǎn)頻率：

與外圈缺陷相關(guān)的頻率（固定）：

與內(nèi)圈（軸）缺陷相關(guān)的頻率：

除了這些頻率特性之外，滾珠在缺陷上滾動產(chǎn)生的沖擊波（裂紋、剝落等）會引起高頻振動（>5 kHz），有時(shí)可以聽到。

N：球數(shù)

Φ：接觸角

f軸：車軸的旋轉(zhuǎn)頻率

D：球直徑

D：軸承的平均直徑

圖4.滾珠軸承。

邁向新服務(wù)

除了構(gòu)建用于預(yù)測性維護(hù)的模型外，人工智能和云訪問還為許多新的可能性打開了大門。將振動測量值與其他傳感器的數(shù)據(jù)（壓力、溫度、旋轉(zhuǎn)、功率等）相關(guān)聯(lián)，可以推斷出大量系統(tǒng)狀態(tài)信息，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出與維護(hù)需求相關(guān)的信息?；緮?shù)據(jù)的合并將使設(shè)備模型的改進(jìn)不僅能夠檢測機(jī)械故障，還可以檢測過程問題（例如，空輸送機(jī)、無流體泵、無糊劑混合器等）。因此，我們可以考慮設(shè)備制造商通過將設(shè)備供應(yīng)與生產(chǎn)線性能和問題的維護(hù)和統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合，為其最終客戶提供的多種服務(wù)。配備傳感器模塊后，基本電動機(jī)成為大數(shù)據(jù)概念的主要參與者。

審核編輯：郭婷