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選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)

發(fā)布時(shí)間:2019-11-13 來源:Bertrand CampagnieADI公司 責(zé)任編輯:wenwei

【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(huì)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(cè)機(jī)器的健康狀態(tài)有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),讓行業(yè)人員能夠預(yù)測(cè)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(duì)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(cè)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(duì)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(cè)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(dòng)分析:傳感器的重要性
 
制造商使用多種參數(shù)來確定啟動(dòng)維護(hù)操作的時(shí)間,這些參數(shù)包括振動(dòng)、噪聲、溫度測(cè)量等。在可測(cè)量的物理量中,振動(dòng)頻譜測(cè)量能夠針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)器(發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)生器等)中的問題的根源提供最多信息。異常振動(dòng)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(dòng)源。
 
采用加速度計(jì)測(cè)量振動(dòng)
 
振動(dòng)測(cè)量可以使用放置在被監(jiān)測(cè)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(shì),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(huì)發(fā)生撞擊,引起振動(dòng),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(dòng)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(huì)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(duì)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(cè)量與首個(gè)故障信號(hào)相對(duì)應(yīng)的頻譜線。對(duì)于頻率響應(yīng)較低或噪聲較高的產(chǎn)品無法感測(cè)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(jí)加速度計(jì)就可以檢測(cè)出振動(dòng),但到了此時(shí),解決故障會(huì)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(cè)可謂至關(guān)重要。
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
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(duì)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(jí)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(jiǎn)化與微控制器的接口。
 
供消費(fèi)電子使用的入門級(jí)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(cè)性維護(hù)要求的帶寬或噪聲性能。
 
這些入門級(jí)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(cè)量機(jī)器活動(dòng)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(dòng)維護(hù)——不是預(yù)測(cè)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(cè)和測(cè)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(huì)改變機(jī)器的精度或運(yùn)行狀態(tài),所以它可能會(huì)啟動(dòng)(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(jiǎn)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(hào)實(shí)施三軸測(cè)量。這款3.3 V電源電壓產(chǎn)品包括三個(gè)基于ADXL1002的測(cè)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(23.7 mm×26.7 mm×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±50 g,具有僅25 μg/√Hz的極低噪聲水平和10 kHz帶寬,這些特點(diǎn)使其能夠在大量應(yīng)用中捕捉振動(dòng)特征。
 
信號(hào)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(duì)振動(dòng)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(jí)別與可配置的報(bào)警閾值(每軸6個(gè))進(jìn)行對(duì)比。如果頻譜組件過于密集,就會(huì)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(dòng)力矩,支持測(cè)量振動(dòng)的銳度)。
 
表1.ADcmXL3021和ADXL100x系列非常適合CbM應(yīng)用。
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
圖2.ADcmXL3021模塊,非常適合用于實(shí)施預(yù)測(cè)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(cè)性維護(hù)
 
無線網(wǎng)絡(luò)特別適合用于從振動(dòng)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(duì)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2.4 GHz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。
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
圖3.SmartMesh IP網(wǎng)絡(luò)非常適合用于實(shí)施IIoT和預(yù)測(cè)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(duì)Mesh網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)重新配置,在信號(hào)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(dòng)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(dòng)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(hào)頻譜中頻譜的倒譜(反向傅里葉變換被用于計(jì)算信號(hào)傅里葉變換的對(duì)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(huì)太早也不會(huì)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(shí)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(dòng)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(shí)別正在發(fā)生的事件,還可以識(shí)別瞬態(tài)事件,從而能夠檢測(cè)異常。
 
表2.糾正性、預(yù)防性和預(yù)測(cè)性維護(hù)的成本對(duì)比
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
 
旋轉(zhuǎn)機(jī)器中的振動(dòng)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(duì)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:
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
 
● 與外環(huán)(固定)上的缺陷有關(guān)的頻率:
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
 
● 與內(nèi)環(huán)(軸)上的缺陷有關(guān)的頻率:
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
 
● 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(huì)引起高頻振動(dòng)(>5 kHz),有時(shí)甚至可以聽到。
 
選擇正確的加速度計(jì),以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)
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(cè)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(dòng)測(cè)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(cè)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(duì)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(huì)成為大數(shù)據(jù)概念的主要參與者。
 
作者簡(jiǎn)介
 
Bertrand Campagnie在ADI公司工作已超過22年。他之前負(fù)責(zé)管理應(yīng)用團(tuán)隊(duì),現(xiàn)在負(fù)責(zé)工業(yè)、醫(yī)療和消費(fèi)電子領(lǐng)域的戰(zhàn)略性客戶。Bertrand擁有斯特拉斯堡國立高等物理學(xué)校工程學(xué)位和微電子深入研究文憑。聯(lián)系方式:bertrand.campagnie@analog.com。
 
 
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