本文解釋了MEMS技術的最新進展 將加速度計傳感器推向最前沿,可與壓電傳感器相媲美 在基于狀態(tài)的監(jiān)控應用中。我們還將討論如何使用 使這一切成為可能的新開發(fā)平臺。在第 2 部分中,我們將 專注于支持此開發(fā)平臺的軟件框架, 以及如何將其與流行的數據分析工具集成以開發(fā) 機器學習示例,以及最終如何在各種資產上部署它。
狀態(tài)監(jiān)控簡介 (立方層氣)和預測性維護 (PdM)
狀態(tài)監(jiān)控 (CbM) 涉及使用 用于測量當前健康狀況的傳感器。預測性維護 涉及 CbM、機器學習和分析等技術的組合 預測即將到來的資產維護周期或故障。具有顯著 全球機器健康監(jiān)測的增長預測,必須知道 并了解主要趨勢。越來越多的CbM公司正在轉向 PdM 來區(qū)分他們的產品供應。維護和設施經理 現在在CbM方面有了新的選擇,例如無線安裝和 低成本、高性能安裝。雖然大多數 CbM 系統(tǒng)基礎設施 保持不變,新的MEMS技術現在可以直接集成到 傳統(tǒng)上由壓電傳感器或以前沒有的壓電傳感器主導的系統(tǒng) 由于成本障礙而受到監(jiān)控。
狀態(tài)監(jiān)測 — 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學科和技術,這些學科和技術都在不斷改進 并且復雜性不斷增加?,F在存在各種具有專業(yè)知識的客戶類型 在特定領域,如算法開發(fā)(僅限軟件)或硬件 設計(僅限硬件),但并不總是兩者兼而有之。
希望專注于算法開發(fā)的開發(fā)人員需要 準確預測資產故障和停機時間的信息。他們不想要 設計硬件或對數據的完整性進行故障排除;他們只是想 使用已知為高保真度的數據。同樣,硬件工程師正在尋找 為了提高系統(tǒng)可靠性或降低成本,需要一個可以輕松連接到現有基礎設施的解決方案,以現有解決方案為基準。他們 需要以易于使用和導出的可讀格式訪問數據,因此 他們不會浪費時間評估績效。
許多系統(tǒng)級挑戰(zhàn)都可以通過平臺方法解決 — 從 傳感器一直到算法開發(fā) - 支持所有客戶類型。
什么是CN0549,它如何幫助擴展 設備壽命?
CN0549 煤層氣開發(fā)平臺
CN0549狀態(tài)監(jiān)控平臺是一種高性能、現成的硬件和軟件解決方案,可實現高保真流傳輸 將振動數據從資產導入算法/機器學習開發(fā) 環(huán)境。該平臺使硬件專家受益,因為它經過測試和驗證 系統(tǒng)解決方案提供高精度數據采集,成熟的機械性能 耦合到資產,以及高性能寬帶振動傳感器。都 提供硬件設計文件,便于集成到產品中 你設計。CN0549對軟件專家也很有吸引力,因為它抽象了挑戰(zhàn) 狀態(tài)監(jiān)測信號鏈硬件和軟件團隊 和數據科學家直接進入開發(fā)機器學習算法。我? 功能和優(yōu)點包括:
易于安裝到資產上,同時保持機械耦合信號完整性
寬帶寬MEMS加速度計傳感器,具有IEPE數據輸出格式
IEPE,具有模擬輸入帶寬的高保真數據采集(DAQ)解決方案 從直流到 54 kHz
將傳感器數據直接流式傳輸到流行的數據分析工具,如Python。 和 MATLAB?
CbM開發(fā)平臺由四個不同的元素組成,如 圖 1,我們將在查看合并圖之前單獨討論 整體解決方案。
圖1.CbM開發(fā)平臺的元素。
高精度、高保真數據采集 和處理
更寬的帶寬和更低的噪聲傳感器可更早地檢測到故障 例如軸承問題、氣蝕和齒輪嚙合。當務之急是 數據采集電子設備保持測量振動的保真度 數據;否則,關鍵故障信息可能會丟失。保持保真度 振動數據可以更快地看到趨勢,并且高度 我們可以推薦預防性維護,從而減少 對機械元件造成不必要的磨損,并不可避免地延長 資產的生命周期。
具有成本效益的狀態(tài)監(jiān)測方法 低關鍵性資產
壓電加速度計是用于 性能要求超過成本的大多數關鍵資產。的立方米 傳統(tǒng)上,壓電陶瓷的高成本禁止低臨界資產 裝置。MEMS振動傳感器現在在噪聲、帶寬和g范圍方面可與壓電陶瓷相媲美,為維護和設施提供更深入的見解 以前由 運行到故障或反應性維護計劃。這主要是由于MEMS的 高性能和低成本。中低關鍵性資產現在可以 以具有成本效益的方式持續(xù)監(jiān)控。不必要的磨損 可以輕松識別和修復資產,有助于延長使用壽命 通過先進的振動傳感實現資產。這也有助于整體 設備有效性和減少機器或過程停機時間。
監(jiān)控資產 — 傳感至關重要
當涉及到CbM和 電流檢測、磁感應、流量監(jiān)控等多種功能使 大多數應用程序。振動傳感是最常用的方式 CbM和壓電加速度計是最常用的振動傳感器。在本節(jié)中, 我們將回顧振動傳感器領域如何因技術進步而擴展,以及這如何影響應用決策。
微機電系統(tǒng) vs. 壓電
壓電加速度計是非常高性能的傳感器,但所有這些性能 需要許多設計權衡。例如,壓電加速度計通常僅限于在有線安裝中使用,因為它們會消耗多余的 功率,它們可以在物理上很大(尤其是三軸傳感器),而且它們是 貴。當所有這些因素結合起來時,裝備你的是不切實際的 整個工廠都裝有壓電傳感器,這就是為什么它們主要只用于 在關鍵資產上。
直到最近,MEMS加速度計還沒有足夠寬的帶寬,它們的 噪聲太高,g范圍僅限于監(jiān)測不太關鍵的監(jiān)測 資產。MEMS技術的最新進展克服了這些挑戰(zhàn) 限制,可實現低端甚至高端的MEMS振動監(jiān)測 關鍵性資產。表 1 顯示了所需的最重要特性 用于CbM應用的壓電和MEMS傳感器。身體小,有能力 MEMS加速度計使用電池運行多年,成本低,性能可與壓電電相媲美,正迅速成為首選傳感器 適用于許多 CbM 應用。
壓電的 | 微機電系統(tǒng) | |
直流響應 | ? | |
抗沖擊性 | ? | |
集成機會(3 軸、ADC、報警、FFT) | ? | |
性能隨時間和溫度的變化 | ? | |
功耗 | ? | |
物理尺寸(越小越好) | ? | |
自檢 | ? | |
類似性能的成本 | ? | |
噪聲 | ? | |
帶寬 | ? | ? |
機械連接 | ? | ? |
行業(yè)標準接口 | ? | ? |
g-范圍 | ? | ? |
CN0549 CbM開發(fā)平臺與MEMS和IEPE兼容 壓電加速度計,為基準比較提供路徑 傳感器類型。
將MEMS加速度計與現有的 IEPE基礎設施
如表1所示,與壓電傳感器相比,MEMS加速度計現在可以提供有競爭力的規(guī)格和性能,但它們能否提供 更換現有的壓電傳感器?便于設計人員評估和更換 帶MEMS加速度計的壓電加速度計,ADI公司設計 與IEPE(事實上的標準壓電傳感器)兼容的接口 CbM 應用程序中的接口。
IEPE傳感器接口和機械 安裝 (CN0532)
CN0532(如圖2所示)是一個IEPE轉換電路,允許使用MEMS 加速度計可像任何一樣無縫地直接連接到IEPE基礎設施 現有的IEPE傳感器。
圖2.CN0532 微機電系統(tǒng)IEPE轉換電路
通常,單軸MEMS傳感器將具有三條輸出線:電源, 地面,并加速出來。IEPE基礎設施只需要兩個:接地 一條線路和另一條線路上的電源/信號。電流被輸送到傳感器, 當傳感器測量振動時,在同一條線上輸出電壓。
圖3.簡化的原理圖,顯示了MEMS傳感器如何與現有IEPE基礎設施(電源和數據)接口。
CN0532 PCB設計厚度為90密耳,以保持 數據手冊 MEMS加速度計的頻率響應性能。螺柱 可安裝立方體允許立即進行開箱即用的測試。安裝立方體, 與 PCB、焊膏等一起,已被廣泛表征,以確保 全帶寬機械傳遞功能,最大限度地提高了寬廣的可視性 傳感器帶寬內的故障范圍,從而延長資產壽命 有能力捕獲這些故障。這些解決方案使 CbM設計人員將MEMS加速度計連接到其資產,并與現有壓電基礎設施無縫連接。
對于任何高頻振動測試,機械信號路徑完整性都非常 重要。換句話說,從源頭到傳感器,一定沒有 振動的衰減(由于阻尼)或放大(由于共振) 信號。在圖 4 中,鋁制安裝塊 (EVAL-XLMOUNT1),四螺釘 安裝,厚 PCB 保證頻率的平坦機械響應 感興趣的范圍。IEPE 參考設計使設計人員能夠非常輕松地 使用MEMS傳感器代替壓電傳感器。
圖4.振動測量測試設置:EVAL-CN0532-EBZ板使用EVAL-XLMOUNT1鋁安裝塊連接到振動臺上。
圖5.EVAL-CN0532的頻率響應與ADXL1002數據手冊頻率響應的比較。
振動到位 — 數據轉換完整性
我們現在知道MEMS傳感器可以用來代替IEPE壓電傳感器。 我們還看到了如何在維護的同時輕松地將它們安裝到資產上 他們的數據手冊性能。煤層管理開發(fā)平臺的重要組成部分 能夠收集高質量的振動數據,無論是基于 MEMS 還是 以壓電為主,進入正確的環(huán)境。接下來,我們將考慮收購IEPE 傳感器數據并保持最高保真度數據,以開發(fā)最佳的CbM 算法或機器學習算法可能。這是由另一個啟用的 我們的 CbM 參考設計 CN0540。
用于IEPE的高保真24位數據采集系統(tǒng) 傳感器 (CN0540)
在圖6中,我們看到了一個經過實驗室測試和驗證的IEPE數據采集信號鏈。此參考 設計提供了與MEMS和MEMS一起使用的最佳模擬信號鏈 壓電加速度計。ADI公司不僅僅專注于基于MEMS加速度計的解決方案。重要的是要記住壓電加速度計提供 性能最高,是使用最廣泛的振動傳感器;因此 壓電加速度計是用于精密信號鏈產品的聚焦傳感器。
圖6.CN0540:用于IEPE傳感器的高性能、寬帶寬、精密數據采集。
圖6所示電路為傳感器到位(數據采集)信號鏈 用于由電流源、輸入保護、電平轉換組成的 IEPE 傳感器 以及衰減級、三階抗混疊濾波器、模數轉換器 (ADC) 驅動器和全差分 ∑-Δ ADC。使用煤層氣系統(tǒng)設計人員 壓電加速度計需要高性能模擬信號鏈來保持振動數據的保真度。設計人員可以評估信號鏈 開箱即用,只需連接IEPE傳感器或CN0532即可 IEPE傳感器直接連接到CN0540數據采集參考設計。ADI公司擁有 廣泛測試了此設計并提供開源設計文件(原理圖, 布局文件、物料清單等)允許更輕松地設計到最終解決方案中。
CN0540 IEPE數據采集板是經過測試和驗證的模擬信號 鏈條設計用于采集優(yōu)于 100 dB 的 IEPE 傳感器振動數據 信噪比。大多數與壓電接口的解決方案 市場上的傳感器是交流耦合的,缺乏直流和亞赫茲測量 能力。CN0540適用于直流耦合應用場景,其中 必須保留信號的直流分量或其中的響應 系統(tǒng)必須保持低至 1 Hz 或更低的頻率。
精密數據采集參考設計使用兩個MEMS進行了測試 傳感器和三個壓電傳感器,如表2所示。我們可以看到g范圍, 每個傳感器的噪聲密度和帶寬都大不相同,價格也是如此。 應該注意的是,壓電傳感器仍然具有最佳的噪聲性能和 振動帶寬。
傳感器 | 范圍(±克) | 峰峰值輸出范圍 (V) | 線性度 (±%FSR) | 靜電放電(微克/√赫茲) | 平坦帶寬 (千赫) | 平坦帶寬下的噪聲(μg rms) | 平坦帶寬下的動態(tài)范圍 (dB) |
ADXL1002 | 50 | 4 | 0.1 | 25 | 11 | 2622 | 82.60 |
ADXL1004 | 500 | 4 | 0.25 | 125 | 24 | 19365 | 85.23 |
電路板 621B40 | 500 | 10 | 1 | 10 | 30 | 1732 | 104.95 |
電路板 352C04 | 500 | 10 | 1 | 4 | 10 | 400 | 118.93 |
電路板 333B52 | 5 | 10 | 1 | 0.4 | 3 | 22 | 98.50 |
在CN0540的情況下,系統(tǒng)帶寬設置為54 kHz,并且信號 鏈條噪聲性能針對能夠實現>100 dB動態(tài)的傳感器 在該帶寬范圍內的范圍,例如,壓電 PCB 型號 621B40 加速度計,在 30 kHz 時可實現 105 dB。CN0540 設計用于額外的 超越當前振動傳感器性能的帶寬和精度能力 以確保它不會成為收集高性能振動數據的瓶頸。 在同一基礎上比較和基準測試MEMS與壓電非常容易 系統(tǒng)。無論是與MEMS、壓電還是兩者配合使用,CN0540都能提供最佳的 用于數據采集和處理的信號鏈解決方案,這不可避免地可能是 設計成嵌入式解決方案。
當我們說MEMS以更低的成本提供可比的性能時,我們 ADXL1002的SNR為83 dB,但成本比 壓電傳感器。MEMS現已確立為一種可行的替代方案 除了最高性能的壓電傳感器之外,所有壓電傳感器的成本只是其中的一小部分。
嵌入式網關
一旦DAQ信號鏈采集到高保真振動數據,它就會 對于實時處理和查看和/或將其傳輸到機器非常重要 學習或云環(huán)境 - 這是嵌入式網關的工作。
在本地實時處理振動數據
英特爾(DE10-Nano)和賽靈思(Cora)支持兩種嵌入式平臺 Z7-07S),其中包括對所有關聯的 HDL、設備驅動程序、 軟件包和應用程序。每個平臺都運行嵌入式ADI Kuiper Linux,使您能夠在 實時,提供對通過以太網、接口實時捕獲的數據的訪問 使用流行的數據分析工具,如MATLAB或Python,甚至可以連接 各種云計算實例,如AWS和Azure。嵌入式網關 可以通過以太網將 6.15 Mbps(256 kSPS × 24 位)傳輸到您選擇的算法 開發(fā)工具。嵌入式網關的一些主要功能包括:???
英特爾 Terasic DE10-Nano
雙核 Arm Cortex-A9 MP 核心處理器,800 MHz 霓虹燈???框架 帶雙精度浮點單元 (FPU) 的媒體處理引擎
1 個帶 RJ45 連接器的千兆以太網 PHY,帶 RJ45
迪警科拉 Z7-07S (賽靈思)
667 MHz Cortex-A9 處理器,采用緊密集成的賽靈思 FPGA
512 MB DDR3 內存
USB 和以太網連接
IIO 示波器(如圖 7 所示)是一個免費的開源應用程序,它 安裝ADI Kuiper Linux,幫助您快速可視化時域 和頻域數據。它建立在Linux IIO框架之上,與接口 直接使用ADI公司的Linux設備驅動程序,允許在一個工具中進行設備配置、讀取設備數據和可視化顯示。
圖7.IIO 示波器顯示 FFT 為 5 kHz 純音。
ADI還支持行業(yè)標準工具,如MATLAB和Python。 Kuiper Linux Image.使用與IIO框架一起工作的接口層,IIO 已經開發(fā)了綁定,用于將數據直接流式傳輸到這些典型數據中 分析工具。設計人員可以顯示和分析數據,開發(fā)算法 執(zhí)行硬件在環(huán)測試和其他數據操作技術 將這些強大的工具與IIO集成框架結合使用。滿 提供了使您能夠將高質量振動數據流式傳輸到 MATLAB 或 Python 工具的示例。
使用CN0549進行預測性維護開發(fā)
開發(fā)機器學習 (ML) 算法有五個典型步驟: PdM 應用程序,如圖 8 所示。對于預測性維護,回歸模型通常用于預測分類即將發(fā)生的故障 模型。當他們有更多的訓練數據要輸入時,它們的表現會更好 預測模型。十分鐘的振動數據可能無法檢測到所有 操作特性,而 10 小時有更好的機會 因此,收集 10 天的數據將保證模型更加強大。
圖8.開發(fā) PdM 應用程序的步驟。
CN0549在一個易于使用的系統(tǒng)中提供數據收集步驟,我們在其中 可以將高性能振動數據流式傳輸到所選的 ML 環(huán)境。
MEMS IEPE傳感器配有機械安裝塊,允許 將MEMS傳感器無縫安裝到資產或振動臺上。請記住IEPE 壓電傳感器也可以與該系統(tǒng)一起使用,并連接到資產、振動臺、 等輕松。在將數據流式傳輸到數據分析工具之前,傳感器 應驗證附件以確保沒有不必要的共振。這 使用IIO示波器可以非常容易地進行實時檢查。一旦 系統(tǒng)已準備就緒,可以定義一個用例,如圖 9 所示 — 例如,電機在 70% 負載能力下的健康運行。高品質 然后可以將振動數據流式傳輸到基于MATLAB或Python的數據分析 諸如TensorFlow或PyTorch(以及許多其他工具)之類的工具。
圖9.CN0549示例用例。
可以進行分析以識別關鍵特征和特征 定義該資產的運行狀況。一旦有一個定義健康的模型 操作中,故障可以播種或模擬。重復步驟 4 以識別定義故障的關鍵簽名,并導出模型。故障數據可以 與健康運動數據進行比較,可以開發(fā)預測模型。
這是 CbM 開發(fā)支持的 ML 流程的簡化概述 平臺。要記住的關鍵是該平臺可確保最高質量 振動數據被傳送到 ML 環(huán)境。
本文的第 2 部分將詳細介紹軟件堆棧、數據流和開發(fā)策略,并介紹一些同時使用 Python 和 MATLAB 的示例。 從數據科學家或機器學習算法開發(fā)人員的角度來看。將討論軟件集成的概述以及本地 和基于云的開發(fā)選項。
審核編輯:郭婷
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