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从WAIC 2019大会看智能工业发展：基于条件监测如何解决企业“焦虑”？

在上个月结束的2019 WAIC世界人工智能大会上，关于工业领域的探讨成为本次大会的主旋律，全球工业智能发展的最新成果、优秀企业及最供热采暖佳实践等得到了集中亮相。不过，无法预料的停机时间、设备维护仍是众多工厂和企业所担心的关键。当传统的设备预防性维护跟不上步伐，高性能模拟技术提供商ADI公司将无线基于条件的检测（CBM）作为工业4.0落地的重要一环，帮助行业人员预测设备故障、节省企业运营维护成本。

基于状态监测的几种分析方法

无论电机、泵还是轴承等，产生的振动、电流和温度都是深入了解设备健康状态的关键信号。尤其是振动，这在工业中是非常普遍的现象。非正常振动会影响工业设备的健康状态，还会增加能耗、降低机器效率，甚至造成灾难性的事故。

振动监测可以进一步隔离机械噪音和电器噪声，从而提供额外的数据改善机器的诊断。关于振动监测，CBM中的机器状态分析可以使用各种方法完成。最常见的方法可能是时域分析，频域分析。

基于时间的分析。在时域振动分析中，考虑有效值（均方根或简称有效值），峰值和振动幅度。其中，峰值反映了电机轴的最大偏转，因此可以得出关于其最大负载的结论。相反，幅度值描述了发生振动的幅度并识别异常冲击事件。

因此，有效值通常是最有意义的，因为它同时考虑了振动时间历史和振动幅度值。通过所有这些参数对电动知道恒应力压力试验机的应用方法机速度的依赖性，可以获得均方根振动的统计阈值的相关性。这种类型的分析证明非常简单，因为它既不需要基本的系统知识，也不需要任何类型的光谱分析。

1般进行3种压力实验：

基于频率的分析。利用基于频率的分析，通过快速傅里叶变换（FFT）将时间上变化的振动信号分解成其频率分量，得到的幅度与频率的频谱图可以监测特定的频率成分及其谐波和边带。FFT是一种用于振动分析的普遍方法，尤其适用于检测轴承损坏，可以为每个频率分量分配相应的组件。通过FFT，可以滤除由滚动元件和缺陷区域之间的接触引起的某些故障的重复脉冲的主频率。

由于它们的频率成分不打字机同，可以区分不同类型的轴承损坏（外圈，内圈或滚珠轴承的损坏）。但是为此需要有关轴承，电机和整个系统的精确信息。另外，FFT过程要求在微控制器中重复记录和处理振动的离散时间块，虽然这需要比基于时间的分析更多的计算能力。

适用于CBM的传感器有哪些？

在工业4.0到来之际，机器的健康监测成为了工业技术领域里需要认真研究重要课题。为此，ADI公司推出的基于ADcmXL3021以及ADXL1002等产品的状态监控解决方案完美解决了相关问题，利用这些解决方案客户可以快速抓住机会让现有老旧基础设施走上工业4.0的快车道。

ADcmXL3021模块是一套完整的振动检测系统。利用ADI屡获殊《山东省新材料产业发展专项计划(年)》印发荣的微机电系统传感器技术MEMS技术，机器健康数据将被转化为实时的、可操作的监测用以防止工作中断，将高性能振动检测与多种信号处理功能结合在一个紧凑的外形中，简化了基于状态监测系统的智能传感器节点的开发过程，提高了安全性和降低成本。

CBM系统是预防性维护的一个重要组成部分，其加速度计的关键指标是低噪声和宽带宽。ADcmXL3021模块拥有MEMS加速度计的超低噪声密度(25 g/ Hz)可支持出色的分辨率。宽带宽(直流至10 kHz，平坦度为5%)可以在多个机器平台上跟踪关键振动特征，通过监控机械疲劳和故障的早期指标来提高生产效率并减少设备维修，适用于各种工业设备和运输车辆。

除此之外， ADI公司开发的ADXL356 / ADXL357 三轴传感器系列，同样适用于CBM应用。它具有非常好的噪音性能和出色的温度稳定性。尽管它们的带宽有限为1.5 kHz（谐振频率= 5.5 kHz），但这些加速度计仍可在低速设备（如风力涡轮机）的状态监测中提供重要读数。

与此同时，ADI旗下ADXL100x系列中的单轴传感器适用于更高带宽。它们在极低的噪声水平下提供高达24 kHz（谐振频率= 45 kHz）的带宽和高达 100 g的g范围。由于带宽高，可以使用该传感器系列检测旋转机器中发生的大多数故障（滑动轴承损坏，不平衡，摩擦，松动，齿轮缺陷，轴承磨损和气蚀）。

基于状态监测的现状与展示台未来

需要指出的是，无论条件监控的类型如何，即使采用最智能的监控概念，都不能100％保证不会出现意外停机、故障或安全等风险，但这些努力足以减少风险的出现。正因为如此，越来越多的基于状态的监测正在成为工业界的一个关键话题，它被视为未来生产设施可持续成功的明确先决条件。

许多工业企业已经认识到CBM作为成功因素的重要性，将其视为未来业务的关键。随着技术的进步，预测性维护方式必将占据主导地位，借助专用工具及软件，发现问题、准确地预判问题，将会越来越普及。总之，鉴于机器运行对零件的耗费时间较长带来的高产量和收益，现阶段对CBM硬件和软件的投资已然值得。

而具体到传感器方面，为了能够广泛使用传感器进行状态监测，有两个因素非常重要：低成本和小尺寸。在以前经常使用压电传感器的地方，如今越来越多地使用基于MEMS的加速度计。它们具有更高的分辨率，出色的漂移和灵敏度特性以及更好的信噪比，并且能够检测几乎低至直流范围的极低频振动。

无论是工业4.0、工业互联还是中国制造2025，三者的本质都指向一个核心 智能制造。当前，工业4.0的实现形式是基于条件的监控，而精确、实时的机器健康监测可以大大皂液器减少停机时间和维护成本。作为业界卓越的半导体公司，ADI MEMS振动传感器与其精密转换器、线性、隔离和电源技术相结合，用于为工业4.0应用中的基于条件监测提供高品质机器健康数据，从而最大限度地延长机器的正常运行时间以及最大限度地提高效率，加速实现工业4.0。