狀態(tài)監(jiān)測的智能方法

預(yù)測性維護的第一步是創(chuàng)建一個系統(tǒng)來監(jiān)控設(shè)備的狀況。通常，機器會隨著時間的推移而磨損；這導(dǎo)致可測量的規(guī)格或參數(shù)逐漸變化。原則上，我們越早發(fā)現(xiàn)缺陷，維護成本就越低，生產(chǎn)時間損失的風險也就越低。直到最近，設(shè)備專家和維護人員幾乎完全使用基于壓電或超聲波傳感原理的離散便攜式傳感器探頭來監(jiān)測振動和聲音發(fā)射等故障指標。然而，基于這些技術(shù)的診斷設(shè)備相對復(fù)雜且昂貴，并且在可重復(fù)性、數(shù)據(jù)管理和分析方面也存在局限性。

最先進的電子設(shè)備和先進的算法使一種新方法成為可能。我們現(xiàn)在可以直接在機器上應(yīng)用小型、低功耗傳感設(shè)備來監(jiān)控多個參數(shù)，對獲取的信號數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到本地、遠程或基于云的分析和控制設(shè)施。這些緊湊型智能傳感器節(jié)點通常由傳感器、微控制器、電源管理電路和有線或無線連接組成，與傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備相比具有顯著優(yōu)勢。

智能傳感器節(jié)點的優(yōu)勢

首先，有一個很好的經(jīng)濟論據(jù)。具有自主操作的智能傳感器節(jié)點的成本遠低于便攜式壓電探頭和操作它們所需的熟練技術(shù)人員。其次，具有可重復(fù)、可靠和及時的數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。這要歸功于機器運行期間的持續(xù)測量和分析，并且不僅限于可能錯過早期或嚴重故障跡象的維護計劃。下一個好處是能夠使用智能算法在節(jié)點本地分析數(shù)據(jù)并立即觸發(fā)本地操作以保護設(shè)備并確保工人安全。傳感器節(jié)點還可以配置為通過隨時間自動調(diào)整監(jiān)控參數(shù)來解決老化設(shè)備的容差增加。

除了本地傳感器節(jié)點在監(jiān)控單個機器方面提供的優(yōu)勢之外，當傳感器節(jié)點連接到云并能夠收集大量數(shù)據(jù)以進行更深入的預(yù)測維護分析時，還有更多好處。

開始使用預(yù)測系統(tǒng)

建立基于智能傳感器系統(tǒng)的預(yù)測性維護解決方案可能需要一到兩年的時間，包括幾個重要步驟：

定義系統(tǒng)架構(gòu)。

以合適的成本和可用性尋找具有合適精度和穩(wěn)定性的傳感器。

定義微控制器所需的規(guī)范，包括計算能力、內(nèi)存和接口。

選擇連接技術(shù)。

設(shè)計電源管理級和合適的外形尺寸。

實施所需的分析以及表征系統(tǒng)。

在真實的應(yīng)用場景中驗證一切。

ST 設(shè)計了一個專門的生態(tài)系統(tǒng)，以促進對預(yù)測性維護系統(tǒng)設(shè)計人員可能需要的產(chǎn)品的評估，并使用預(yù)先驗證的工具加快現(xiàn)場測試表征的部署。意法半導(dǎo)體為有線傳感器節(jié)點參考設(shè)計套件和與云數(shù)據(jù)連接的無線傳感器節(jié)點提供振動分析工具。

具有 IO-Link 功能的有線傳感器節(jié)點參考設(shè)計套件

STEVAL-BFA001V1B是一款小型工業(yè)參考設(shè)計套件，用于基于有線連接的狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護。

硬件開發(fā)套件包括一個帶有多個傳感器的工業(yè)傳感器板、一個微控制器和一個用于通過有線連接發(fā)送數(shù)據(jù)的設(shè)備控制器、一個用于 ST-LINK/V2-1 編程和調(diào)試工具的適配器，以及必要的電纜和連接器。

固件包 STSW-BFA001V1在 STM32F4 微控制器上運行。它包含基于 3D 加速度計庫的完整演示示例，具有用于預(yù)測性維護的高級信號處理，包括時間分析（速度 RMS、加速度峰值）、頻率分析（可編程 FFT 大小、平均、重疊和開窗）、聲音分析（PDM 到 PCM ，聲壓，音頻 FFT）。該軟件包包括氣壓傳感器驅(qū)動程序以及相對濕度和溫度傳感器。

具有云連接的無線傳感器節(jié)點

軟件包 （ X-CUBE-WATSON ） 在無線連接的 IoT 節(jié)點上運行，數(shù)據(jù)傳輸?shù)?IBM Watson IoT，可用于傳輸傳感器數(shù)據(jù)和接收來自遠程應(yīng)用程序的命令。

該軟件包讓開發(fā)人員能夠快速啟動端到端物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)，讓他們專注于附加功能，而不是開發(fā)基本功能。

該軟件包進一步擴展了用于處理加速度計數(shù)據(jù)的預(yù)集成算法，可用于檢測來自電機、風扇和泵等設(shè)備的振動。被測設(shè)備的最大頻率和磨損狀況與原始傳感器數(shù)據(jù)一起傳輸?shù)?IBM Watson IoT，從而能夠快速開發(fā)用于工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護的解決方案。

預(yù)測性維護是智能工廠的關(guān)鍵推動因素之一，實現(xiàn)它的技術(shù)已經(jīng)在這里：傳感、連接、安全、電源管理和具有人工智能功能的嵌入式處理。添加云計算和連接，您就擁有了創(chuàng)建復(fù)雜、高性能系統(tǒng)的所有要素，這些系統(tǒng)可以提供預(yù)測性維護應(yīng)用程序的全部優(yōu)勢。

審核編輯：郭婷