本文說明MEMS技術的最新進展如何將加速度傳感器推到前沿，在狀態(tài)監(jiān)控應用中與壓電傳感器抗衡競爭；還將討論如何使用使這一切成為可能的新開發(fā)平臺。
狀態(tài)監(jiān)控(CbM)和預測性維護(PdM)簡介
狀態(tài)監(jiān)控(CbM)涉及使用傳感器來測量當前的健康狀態(tài)，以監(jiān)測機器或資產(chǎn)。預測性維護(PdM)需要組合使用CbM、機器學習和分析等多種技術，以預測未來的資產(chǎn)維護周期或可能發(fā)生的故障。預計全球設備健康監(jiān)測將顯著發(fā)展，因而知曉和了解關鍵的趨勢勢在必行。越來越多的CbM公司開始采用PdM來提高其產(chǎn)品的差異化優(yōu)勢。關于CbM，維護和設備管理人員現(xiàn)在有了新的選擇，比如無線裝置，以及更低成本的高性能裝置。雖然大部分CbM系統(tǒng)的基礎設施保持不變，但現(xiàn)在我們可以將新的MEMS技術直接集成到以前主要采用壓電式傳感器，或因成本障礙而未進行監(jiān)控的系統(tǒng)中。
狀態(tài)監(jiān)控—工程挑戰(zhàn)和設計決策
在典型的CbM信號鏈設計中，需要考慮許多不同的工程規(guī)范和技術，這些規(guī)范和技術都在不斷改進，其復雜性也在不斷增加。現(xiàn)在有各種類型的客戶，他們可能具備某個領域的專業(yè)知識，例如算法開發(fā)（僅軟件）或硬件設計（僅硬件），但并非始終同時精通這兩個方面。
對于希望專注于算法開發(fā)的開發(fā)人員，他們要求數(shù)據(jù)信息庫能夠準確預測資產(chǎn)故障和停機。他們不想設計硬件，或者解決數(shù)據(jù)完整性故障；而是想使用確實高度保真的數(shù)據(jù)。同樣，對于希望提高系統(tǒng)可靠性或降低成本的硬件工程師，他們需要一種可以輕松連接到現(xiàn)有的基礎設施的解決方案，從而可以對現(xiàn)有解決方案進行基準測試。他們需要以易于使用和導出的可讀格式訪問數(shù)據(jù)，以免浪費時間來評估性能。
Many of the system-level challenges can be solved with a platform approach—from the sensor all the way to algorithmic development—enabling all customer types.
許多系統(tǒng)級挑戰(zhàn)都可以采用平臺方法解決（從傳感器到算法開發(fā)），從而支持所有類型的客戶。
CN0549是什么？它如何幫助延長設備的壽命？
CN0549 CbM開發(fā)平臺
CN0549狀態(tài)監(jiān)控平臺是一種高性能、現(xiàn)成的硬件和軟件解決方案，可以將高保真的振動數(shù)據(jù)流從資產(chǎn)傳輸?shù)剿惴?機器學習開發(fā)環(huán)境中。該平臺為硬件專家提供了一個經(jīng)過測試和驗證的系統(tǒng)解決方案，可以提供高度精準的數(shù)據(jù)采集、與資產(chǎn)之間的可靠機械耦合，以及高性能寬帶振動傳感器。同時提供所有硬件設計文件，幫助您輕松集成到設計的產(chǎn)品中。CN0549對軟件專家也很有吸引力，它概括了狀態(tài)監(jiān)控信號鏈硬件挑戰(zhàn)，讓軟件團隊和數(shù)據(jù)專家能夠直接開始開發(fā)機器學習算法。重要特性和優(yōu)點包括：
u 易于安裝到資產(chǎn)中，同時保持機械耦合信號的完整性
u 具有IEPE數(shù)據(jù)輸出格式的寬帶寬MEMS加速度計傳感器
u IEPE、模擬輸入帶寬從DC到54 kHz的高保真數(shù)據(jù)采集(DAQ)解決方案
u 嵌入式網(wǎng)關捕捉和存儲原始數(shù)據(jù)，用于本地或聯(lián)網(wǎng)處理
u 使用ADI的IIO示波器應用實時顯示頻域數(shù)據(jù)
u 直接將傳感器數(shù)據(jù)流傳輸至熱門的數(shù)據(jù)分析工具，例如Python和MATLAB?
CbM開發(fā)平臺主要由四種不同的元件構成（如圖1所示），我們將分別逐一介紹，然后介紹整個組合解決方案。
圖1.構成CbM開發(fā)平臺的元件
高度精準、高保真的數(shù)據(jù)捕捉和處理
在帶寬更寬、傳感器噪聲更低時，可以更早檢測到故障，例如軸承問題、氣蝕和齒輪嚙合。數(shù)據(jù)采集電子設備必須確保測量的振動數(shù)據(jù)高度保真，這一點非常重要；否則可能導致重要的故障信息丟失。確保振動數(shù)據(jù)保真，這樣我們就可以更快地發(fā)現(xiàn)變化趨勢，且非常自信地提供預測性維護建議，從而減少機械元件不必要的磨損，隨之延長資產(chǎn)的使用壽命。
對重要性較低的資產(chǎn)實施狀態(tài)監(jiān)控的經(jīng)濟高效的方法
壓電式加速度計是最關鍵的資產(chǎn)上使用的最高性能的振動傳感器，對于這些資產(chǎn)來說，性能比成本更重要。一直以來，壓電傳感器的高成本都阻礙了對重要性較低的資產(chǎn)實施狀態(tài)監(jiān)控?，F(xiàn)在，MEMS振動傳感器在噪聲、帶寬和g范圍等方面都不遜于壓電式傳感器，這讓維護和設備管理人員能夠更深入地了解重要性較低的資產(chǎn)，這些資產(chǎn)以前采用故障排除或被動維護計劃。這主要是因為MEMS的性能高，成本低?，F(xiàn)在，我們可以使用經(jīng)濟高效的方法來持續(xù)監(jiān)控中低等重要性的資產(chǎn)。我們可以利用先進的振動傳感技術，輕松識別和修復資產(chǎn)上不必要的磨損，幫助延長資產(chǎn)的使用壽命。這也有助于提高設備的整體效率，減少機器或工藝停機時間。
監(jiān)控資產(chǎn)—檢測問題
對于CbM和PdM，可以使用多種不同類型的檢測模式。大部分應用都涉及電流檢測、電磁檢測、流量監(jiān)控和其他幾種模式。振動檢測是CbM中最常用的模式，壓電式加速度計則是最常用的振動傳感器。在本節(jié)中，我們將回顧技術進步如何推動振動傳感器領域不斷發(fā)展，以及這對應用決策產(chǎn)生什么樣的影響。
MEMS與壓電式加速度計
壓電式加速度計是性能非常高的傳感器，但要達到該性能，需要做出許多設計取舍。例如，壓電式加速度計通常都是用在有線安裝中，這是因為它們會消耗過多功率、體積可能很大（尤其是三軸傳感器），且成本高昂。綜合上述所有這些因素，在整個工廠內(nèi)使用壓電式傳感器是不現(xiàn)實的，所以，它們一般只用在關鍵資產(chǎn)上。
MEMS加速度計一直沒有足夠的帶寬、噪聲過高，g范圍也僅支持監(jiān)控不太重要的資產(chǎn)，這種情況直到最近才發(fā)生改變。MEMS技術的最新進展克服了這些限制，使MEMS振動傳感器能夠監(jiān)控低端資產(chǎn)，也能監(jiān)控非常重要的資產(chǎn)。表1顯示了壓電式傳感器和MEMS傳感器在CbM應用中所需的重要特性。MEMS加速度計體積小、可通過電池供電運行數(shù)年、成本低，且性能不遜于壓電式傳感器，正快速成為許多CbM應用的首選傳感器。
CN0549 CbM開發(fā)平臺兼容MEMS和IEPE壓電式加速度計，可在不同傳感器類型之間進行基準比較。
表1.MEMS與壓電式加速度計
現(xiàn)有IEPE基礎設施中使用MEMS加速度計
如表1所示，與壓電式傳感器相比，MEMS加速度計現(xiàn)在可以提供具有競爭力的規(guī)格和性能，但是，它們能夠取代現(xiàn)有的壓電式傳感器嗎？為了便于設計人員評估并使用MEMS加速度計來取代壓電式加速度計，ADI設計了一個接口，它可以兼容CbM應用中實際使用的IEPE標準壓電式傳感器接口。
IEPE傳感器接口和機械安裝(CN0532)
CN0532（如圖2所示）是一個IEPE轉(zhuǎn)換電路，讓MEMS加速度計和現(xiàn)有IEPE傳感器一樣，直接與IEPE基礎設施無縫連接。
圖2.CN0532 MEMS IEPE轉(zhuǎn)換電路
單軸MEMS傳感器通常有三條輸出線路：電源、接地和加速度輸出。IEPE基礎設施只需要兩條：一條線路接地，另一條傳輸電源/信號。電流傳輸給傳感器，當傳感器檢測到振動時，由同一條線路輸出電壓。
圖3.說明MEMS傳感器如何與現(xiàn)有的IEPE基礎設施（電源和數(shù)據(jù)）連接的簡化示意圖
CN0532 PCB的設計厚度為90 mils，以保持數(shù)據(jù)手冊中給出的MEMS加速度計的頻率響應性能。測試裝置采用螺釘安裝，開箱即可進行測試。安裝塊、PCB和焊錫膏等均進行了廣泛表征，以確保全帶寬機械轉(zhuǎn)換功能、最大限度地提高傳感器帶寬內(nèi)各類故障的可見性，并通過捕捉這些故障來延長資產(chǎn)的使用壽命。這些解決方案讓CbM設計人員能夠輕松將MEMS加速度計集成到他們的資產(chǎn)中，并與現(xiàn)有的壓電式基礎設施無縫連接。
對于高頻振動測試，機械信號路徑的完整性非常重要。換句話說，從信號源到傳感器，振動信號必須沒有衰減（由于阻尼）或放大（由于諧振）。如圖4所示，一個鋁質(zhì)安裝塊(EVAL-XLMOUNT1)、四個螺釘安裝座和一個厚PCB，確保對目標頻率范圍提供平坦的機械響應。IEPE參考設計讓設計人員能夠輕松使用MEMS傳感器來取代壓電式傳感器。
圖4.振動測量測試裝置：使用EVAL-XLMOUNT1鋁質(zhì)安裝塊將EVAL-CN0532-EBZ板連接至振動臺
圖5.EVAL-CN0532的頻率響應與ADXL1002數(shù)據(jù)手冊給出的頻率響應的比較
振動到比特——數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的完整性
現(xiàn)在，我們知道可以使用MEMS傳感器來代替IEPE壓電傳感器。也知道如何將它們輕松地安裝到資產(chǎn)上，同時保持數(shù)據(jù)表給出的性能。對于CbM開發(fā)平臺，重要的一點是它能夠收集高質(zhì)量的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)（無論是基于MEMS還是基于壓電式傳感器），然后將數(shù)據(jù)輸送至正確的環(huán)境中。接下來，我們看看如何獲取IEPE傳感器數(shù)據(jù)并保持最高的數(shù)據(jù)保真度，以開發(fā)最好的CbM算法或機器學習算法。我們的另一款CbM參考設計CN0540可以幫助實現(xiàn)上述目標。
適用于IEPE傳感器的高保真24位數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(CN0540)
圖6顯示了一款經(jīng)過實驗室測試和驗證的IEPE DAQ信號鏈。這款參考設計提供了兼容MEMS和壓電式加速度計的優(yōu)化模擬信號鏈。ADI不僅關注基于MEMS加速度計的解決方案。請注意，壓電式加速度計提供出色的性能，是廣泛使用的振動傳感器；所以，壓電式加速度計是適用于精密信號鏈產(chǎn)品的重要傳感器。
圖6所示的電路是適用于IEPE傳感器的傳感器到比特（數(shù)據(jù)采集）信號鏈，由電流源、輸入保護、電平轉(zhuǎn)換和衰減級、三階抗混疊濾波器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)驅(qū)動器和全差分∑-Δ ADC組成。CbM系統(tǒng)設計人員在使用壓電式加速度計時，需要使用高性能模擬信號鏈來實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)保真。設計人員只需將IEPE傳感器或CN0532 IEPE傳感器直接連接到CN0540 DAQ參考設計，就可以評估信號鏈的性能。ADI對此設計進行了廣泛測試，提供開源設計文件（原理圖、布局文件、材料清單等），以輕松將其集成到終端解決方案中。
CN0540 IEPE數(shù)據(jù)采集板是一種經(jīng)過測試和驗證的模擬信號鏈，專用于獲取IEPE傳感器振動數(shù)據(jù)，具有優(yōu)于100 dB的信噪比(SNR)。市場上大多數(shù)與壓電傳感器連接的解決方案都采用交流耦合，不具備直流和亞赫茲測量能力。CN0540適用于直流耦合應用場景，在這些場景中，必須保留信號的直流分量，或者必須確保系統(tǒng)響應低至1 Hz或更低的頻率。
采用2個MEMS傳感器和3個壓電傳感器對高精度數(shù)據(jù)采集參考設計進行測試，如表2所示。從表中可以看出，每個傳感器的g范圍、噪聲密度和帶寬都有很大差別，價格也是如此。值得注意的是，壓電傳感器仍具有最佳的噪聲性能和振動帶寬。
對于CN0540，系統(tǒng)帶寬設置為54 kHz，信號鏈噪聲性能是針對在該帶寬范圍內(nèi)能夠達到>100 dB動態(tài)范圍的傳感器，例如，Piezotronics PCB 621B40型加速度計可以在30 kHz時達到105 dB。CN0540旨在提供超越當前振動傳感器性能的帶寬和精度，確保它不會成為收集高性能振動數(shù)據(jù)時的阻礙。在同一系統(tǒng)上比較MEMS和壓電式傳感器并確定基準是非常容易的。無論與MEMS傳感器、壓電傳感器還是與兩者一起工作，CN0540都能為數(shù)據(jù)采集和處理提供最佳信號鏈解決方案，所以必然會設計為嵌入式解決方案。
當我們說MEMS傳感器能以更低的成本提供相當?shù)男阅軙r，ADXL1002的SNR為83 dB，但與壓電傳感器相比，其成本低10倍以上。MEMS傳感器現(xiàn)在可替代除最高性能的壓電傳感器以外的所有傳感器，且成本低廉。
圖6.CN0540：適用于IEPE傳感器，可進行高性能、寬帶寬、精密數(shù)據(jù)采集
表2.MEMS和壓電傳感器及其相應的噪聲密度測量值
嵌入式網(wǎng)關
在DAQ信號鏈獲得高保真振動數(shù)據(jù)之后，必須處理這些數(shù)據(jù)，并實時查看和/或?qū)?shù)據(jù)發(fā)送至機器學習或云環(huán)境，這是嵌入式網(wǎng)關的工作。
在本地實時處理振動數(shù)據(jù)
Intel? (DE10-Nano)和Xilinx? (Cora Z7-07S)支持兩種嵌入式平臺，其中包括對所有相關HDL、設備驅(qū)動器、軟件包和應用的支持。每個平臺都運行嵌入式ADI Kuiper Linux?，讓您能夠?qū)崟r顯示時域和頻域數(shù)據(jù)，通過以太網(wǎng)訪問實時捕捉的數(shù)據(jù)，連接熱門的數(shù)據(jù)分析工具（例如MATLAB或Python），甚至連接各種云計算實例（例如AWS和Azure）。嵌入式網(wǎng)關可以通過以太網(wǎng)向您選定的算法開發(fā)工具傳輸6.15 Mbps（256 kSPS × 24位）。嵌入式網(wǎng)關的一些關鍵特性包括：
Intel Terasic DE10-Nano
■ 雙核Arm? Cortex?-A9 MP Core處理器，搭載采用雙精度浮點單元(FPU)的800 MHz neon?框架媒體處理引擎
■ 1千兆以太網(wǎng)PHY，采用RJ45連接器
Digilent Cora Z7-07S (Xilinx)
■ 667 MHz Cortex-A9處理器，緊密集成Xilinx FPGA
■ 512 MB DDR3存儲器
■ USB和以太網(wǎng)連接
IIO示波器（如圖7所示）是一款與ADI Kuiper Linux一起安裝的免費開源應用，可以幫助您快速顯示時域和頻域數(shù)據(jù)。它基于Linux IIO框架進行構建，直接與ADI的Linux設備驅(qū)動器連接，可以在一個工具中完成設備配置、設備數(shù)據(jù)讀取和可視化顯示。
圖7.IIO示波器顯示5 kHz純音的FFT
ADI Kuiper Linux鏡像也支持行業(yè)標準工具，例如MATLAB和Python。通過使用可以配合IIO框架工作的連接層，開發(fā)出IIO綁定用于將數(shù)據(jù)流直接傳輸至這些典型的數(shù)據(jù)分析工具。設計人員可以使用這些強大工具，結(jié)合IIO集成框架，用于顯示和分析數(shù)據(jù)、開發(fā)算法，以及執(zhí)行硬件環(huán)路測試和其他數(shù)據(jù)處理技術。提供完整示例，展示如何將高質(zhì)量的振動數(shù)據(jù)傳輸至MATLAB或Python工具。
使用CN0549進行預測性維護開發(fā)
為PdM應用開發(fā)機器學習(ML)算法一般包含5大步驟，如圖8所示。在進行預測性維護時，通常使用回歸模型，而不是分類模型來預測即將發(fā)生的故障。向預測性模型輸入的訓練數(shù)據(jù)越多，其性能表現(xiàn)越出色。如果只輸入10分鐘的振動數(shù)據(jù)，可能無法檢測到所有操作特性，但是如果輸入10小時的數(shù)據(jù)，則檢測幾率大大增加，如果收集10天的數(shù)據(jù)，則模型的性能將更強。
圖8.開發(fā)PdM應用的步驟
圖9.CN0549示例用例
CN0549在一個易于使用的系統(tǒng)中提供數(shù)據(jù)收集步驟，在該系統(tǒng)中，我們可以將高性能振動數(shù)據(jù)流傳輸至所選的機器學習環(huán)境。
MEMS IEPE傳感器隨附機械安裝塊，可以將MEMS傳感器無縫安裝到資產(chǎn)或振動臺上。注意，IEPE壓電傳感器也可與本系統(tǒng)配合使用，輕松安裝到資產(chǎn)、振動臺等裝置中。在將數(shù)據(jù)流傳輸至數(shù)據(jù)分析工具之前，應先驗證傳感器安裝，確保不會產(chǎn)生任何干擾諧振?？梢允褂肐IO示波器輕松且實時完成這種檢查。系統(tǒng)準備就緒后，可以定義一個用例，如圖9所示，例如，在70%的負載下正常運行的電機。之后，可以將高質(zhì)量的振動數(shù)據(jù)流傳輸至基于MATLAB或Python的數(shù)據(jù)分析工具，例如TensorFlow或PyTorch（以及許多其他工具）。
通過分析，可以確認能夠定義該資產(chǎn)的健康狀況的特征和特性。建立可以定義正常運行狀況的模型后，即可檢測或仿真故障。可以重復使用第4步來確定能夠定義故障的關鍵特征，由此生成模型。將故障數(shù)據(jù)與正常運行電機的數(shù)據(jù)進行比較，可得到預測模型。
以上簡要概述了CbM開發(fā)平臺支持的機器學習流程。需要注意的是，該平臺可以確保將最高質(zhì)量的振動數(shù)據(jù)傳輸至機器學習環(huán)境。
本文第2部分將詳細介紹軟件堆棧、數(shù)據(jù)流和開發(fā)策略，并從數(shù)據(jù)專家或機器學習算法開發(fā)人員的角度介紹使用Python和MATLAB的示例。此外，還將概述軟件集成，以及本地和基于云的開發(fā)選項。
好了，這篇文章的內(nèi)容發(fā)貨聯(lián)盟就和大家分享到這里，如果大家網(wǎng)絡推廣引流創(chuàng)業(yè)感興趣，可以添加微信：80709525 備注：發(fā)貨聯(lián)盟引流學習； 我拉你進直播課程學習群，每周135晚上都是有實戰(zhàn)干貨的推廣引流技術課程免費分享！
