工业设备有没有“病”?让基于状态的维护(CBM)告诉你!

EETOP 2021-02-22 00:00
传统的维护往往是出现问题了才维护,或者依靠人员定期检查,因此往往维修成本很高。基于状态的维护(Condition-based Maintenance),是通过使用传感器实时监控设备的健康状态,使得设备能够在出故障前得到及时的维护。
 
常见的应用比如工业设备中的涡轮机、风扇、泵和马达等。本文从电机的失效类型、传感器的选择出发,说明基于状态维护(CBM)的设计实现,希望能给大家带来一些关于如何实现基于状态的维护(CBM)的一些启示。


机械故障的失效类型


一般来说, 机械故障失效类型主要分为两大类:

  • 机械振动, 频率在10Hz到1kHz 或2Hz到1kHz (ISO 10816)

  • 机械磨损, 频率在2Hz到6kHz


图1:失效类型 vs 振动频率

图片来源:ADI为你的应用选择最合适的加速度传感器


振动测量是目前最常见的方式,因为它能够可靠地指示机械问题,如不平衡以及轴承故障等问题。


传感器的选择


对于CBM, 常见使用传感器测量的信息有:振动、温度、声音、流量、压力等。


测量

传感器

主要特性

失效类型

振动

加速度传感器

在CBM应用中广泛使用

轴承状态、齿轮啮合、泵气蚀、未对准、 不平衡、负载条件

声压

麦克风

低成本/功率/尺寸

电流

 电流传感器

低成本、非侵入性、通常在电机供电时测量

偏心转子、绕组问题、转子条问题、供电不平衡、轴承问题

磁场

磁性传感器(IC)

磁性传感器模块

低成本/尺寸、频率高达250 Hz、在温度范围内保持稳定 

转子条、端环问题

温度

红外温度传感器

一次性配备成本高昂、精准的多项资产/热源

由于摩擦、负载变化、过度启停、供电不足等造成的温度变化

电阻式温度传感器

热电偶

红外线温度传感器

低成本、小尺寸、准确

(图表信息来源:ADI 选择最合适的预测性维护传感器


  • 传感器参数指标



在选择传感器之前,首先应该了解电机的失效类型。对于加速度传感器比较关键的参数有:噪声密度、带宽范围、线性度等。传感器的性能越好,分析能力就越强。

 

比如对于低转速电机的不平衡问题,可能需要低噪声密度传感器,但是其对于带宽范围要求相对比较低。而对于齿轮故障检测,可能需要低噪声密度和宽带宽范围。

 

通过Digi-Key提供的参数搜索功能,可以筛选出所需的传感器,比如ADI加速度传感器。


  • 基于状态的维护(CBM)设计实现

 

加速度传感器输出主要分为模拟和数字两种。模拟输出的传感器一般都会再接一个独立ADC或者连接到有集成ADC功能的MCU,来转化成数字输出。因此如何有效地进行数字信号处理就变得特别重要。


  • 边缘节点(Edge Node)


一般ADC或传感器的数字输出方式主要为SPI。这种方式往往不提供任何数据完整性检查机制、时间戳(time stamping)以及混合来自不同传感器的数据等功能。

 

因此,把传感器数据打包到更高级别协议的边缘节点中,然后再传送,会变得非常有效。这可以使得传感器接口更加健壮和灵活。这就要求边缘节点使用合适的方式处理打包数据流。


  • 总线选择


一般ADC或传感器的主要数字输出方式为SPI。SPI是一种不平衡的单端串行接口,主要用于短距离传输数据。

 

长距离有线传输,可以选择使用RS-485传输。RS-485信号传输是平衡的差分式传输,本身便能抗干扰, 适用于较长距离的数据传输。RS-485在100米以下的传输距离,数据传输速率可以达到50Mbps。如果降低数据传输速率,传输距离可以延长到1000米。(产品示例:ADI RS-485收发器

 

长距离无线传输的方式有很多,比如Wi-Fi、蓝牙、LoRa、zigbee等等。这里以ADI SmartMesh为例,带大家初步了解长距离无线传输的连接方式。

 

ADI SmartMesh IP网络基于6LoWPAN标准(IEEE 802.15.4e),基于2.4GHz频段,具有低功耗高可靠性的特点。

图2:SmartMesh 网络连接

(图片来源:ADI选择正确的加速度计以进行预测性维护


更多的技术信息,可以参考以下资源:

  • ADI SmartMesh

  • 更多ADI RF 收发器模块


  • 数据分析


采集完数据之后就是分析数据。目前存在多种振动分析技术。比如使用数字滤波,用于克服流程本身或者由机器的其他组件导致的寄生振动,还可以使用数学工具进行辅助,例如ADcmXL3021中包含的工具(计算平均值、标准偏差、波峰因素、峰度等)。

 

分析可以在时域中进行,也可以对频率做分析。特别是频率分析,可以提供关于异常及异常原因的信息的分析。

 

无论使用哪种分析方法,关键是要确定最佳警报阈值,以使维护操作既不会太早也不会太迟。


本文小结


不管是工业4.0,还是中国制造2025,都加速了工业向自动化发展的趋势。对于高技术产业,诸如机器人技术、人工智能等,往往需要更先进的方式以确保系统的可靠性。基于状态的维护(CBM)能够通过实时监控来确保系统可靠性,因此这一方法变得越来越重要。

更多传感器相关的技术资料,参见digikey.cn内文章。

  • 模拟传感器和数字传感器——哪个更好?

  • 压力传感器的专业术语

  • 为工业应用中基于状态的监测构建 MEMS 振动传感器系统

  • 传感器索引

  • ADI文章 - 选择最合适的预测性维护传感器

  • ADI文章 - 为你的应用选择最合适的加速度传感器


点击下方“阅读原文”查看更多

让我知道你在看哟 
EETOP EETOP半导体社区-国内知名的半导体行业媒体、半导体论坛、IC论坛、集成电路论坛、电子工程师博客、工程师BBS。
评论
  • RGB灯光无法同步?细致的动态光效设定反而成为产品客诉来源!随着科技的进步和消费者需求变化,电脑接口设备单一功能性已无法满足市场需求,因此在产品上增加「动态光效」的形式便应运而生,藉此吸引消费者目光。这种RGB灯光效果,不仅能增强电脑周边产品的视觉吸引力,还能为用户提供个性化的体验,展现独特自我风格。如今,笔记本电脑、键盘、鼠标、鼠标垫、耳机、显示器等多种电脑接口设备多数已配备动态光效。这些设备的灯光效果会随着音乐节奏、游戏情节或使用者的设置而变化。想象一个画面,当一名游戏玩家,按下电源开关,整
    百佳泰测试实验室 2025-02-27 14:15 137浏览
  • 一、VSM的基本原理震动样品磁强计(Vibrating Sample Magnetometer,简称VSM)是一种灵敏且高效的磁性测量仪器。其基本工作原理是利用震动样品在探测线圈中引起的变化磁场来产生感应电压,这个感应电压与样品的磁矩成正比。因此,通过测量这个感应电压,我们就能够精确地确定样品的磁矩。在VSM中,被测量的样品通常被固定在一个震动头上,并以一定的频率和振幅震动。这种震动在探测线圈中引起了变化的磁通量,从而产生了一个交流电信号。这个信号的幅度和样品的磁矩有着直接的关系。因此,通过仔细
    锦正茂科技 2025-02-28 13:30 100浏览
  • 更多生命体征指标风靡的背后都只有一个原因:更多人将健康排在人生第一顺位!“AGEs,也就是晚期糖基化终末产物,英文名Advanced Glycation End-products,是存在于我们体内的一种代谢产物” 艾迈斯欧司朗亚太区健康监测高级市场经理王亚琴说道,“相信业内的朋友都会有关注,最近该指标的热度很高,它可以用来评估人的生活方式是否健康。”据悉,AGEs是可穿戴健康监测领域的一个“萌新”指标,近来备受关注。如果站在学术角度来理解它,那么AGEs是在非酶促条件下,蛋白质、氨基酸
    艾迈斯欧司朗 2025-02-27 14:50 400浏览
  • 1,微软下载免费Visual Studio Code2,安装C/C++插件,如果无法直接点击下载, 可以选择手动install from VSIX:ms-vscode.cpptools-1.23.6@win32-x64.vsix3,安装C/C++编译器MniGW (MinGW在 Windows 环境下提供类似于 Unix/Linux 环境下的开发工具,使开发者能够轻松地在 Windows 上编写和编译 C、C++ 等程序.)4,C/C++插件扩展设置中添加Include Path 5,
    黎查 2025-02-28 14:39 140浏览
  • 在物联网领域中,无线射频技术作为设备间通信的核心手段,已深度渗透工业自动化、智慧城市及智能家居等多元场景。然而,随着物联网设备接入规模的不断扩大,如何降低运维成本,提升通信数据的传输速度和响应时间,实现更广泛、更稳定的覆盖已成为当前亟待解决的系统性难题。SoC无线收发模块-RFM25A12在此背景下,华普微创新推出了一款高性能、远距离与高性价比的Sub-GHz无线SoC收发模块RFM25A12,旨在提升射频性能以满足行业中日益增长与复杂的设备互联需求。值得一提的是,RFM25A12还支持Wi-S
    华普微HOPERF 2025-02-28 09:06 143浏览
  • 在2024年的科技征程中,具身智能的发展已成为全球关注的焦点。从实验室到现实应用,这一领域正以前所未有的速度推进,改写着人类与机器的互动边界。这一年,我们见证了具身智能技术的突破与变革,它不仅落地各行各业,带来新的机遇,更在深刻影响着我们的生活方式和思维方式。随着相关技术的飞速发展,具身智能不再仅仅是一个技术概念,更像是一把神奇的钥匙。身后的众多行业,无论愿意与否,都像是被卷入一场伟大变革浪潮中的船只,注定要被这股汹涌的力量重塑航向。01为什么是具身智能?为什么在中国?最近,中国具身智能行业的进
    艾迈斯欧司朗 2025-02-28 15:45 221浏览
  • 美国加州CEC能效跟DOE能效有什么区别?CEC/DOE是什么关系?美国加州CEC能效跟DOE能效有什么区别?CEC/DOE是什么关系?‌美国加州CEC能效认证与美国DOE能效认证在多个方面存在显著差异‌。认证范围和适用地区‌CEC能效认证‌:仅适用于在加利福尼亚州销售的电器产品。CEC认证的范围包括制冷设备、房间空调、中央空调、便携式空调、加热器、热水器、游泳池加热器、卫浴配件、光源、应急灯具、交通信号模块、灯具、洗碗机、洗衣机、干衣机、烹饪器具、电机和压缩机、变压器、外置电源、消费类电子设备
    张工nx808593 2025-02-27 18:04 120浏览
  • 振动样品磁强计是一种用于测量材料磁性的精密仪器,广泛应用于科研、工业检测等领域。然而,其测量准确度会受到多种因素的影响,下面我们将逐一分析这些因素。一、温度因素温度是影响振动样品磁强计测量准确度的重要因素之一。随着温度的变化,材料的磁性也会发生变化,从而影响测量结果的准确性。因此,在进行磁性测量时,应确保恒温环境,以减少温度波动对测量结果的影响。二、样品制备样品的制备过程同样会影响振动样品磁强计的测量准确度。样品的形状、尺寸和表面处理等因素都会对测量结果产生影响。为了确保测量准确度,应严格按照规
    锦正茂科技 2025-02-28 14:05 134浏览
  • Matter 协议,原名 CHIP(Connected Home over IP),是由苹果、谷歌、亚马逊和三星等科技巨头联合ZigBee联盟(现连接标准联盟CSA)共同推出的一套基于IP协议的智能家居连接标准,旨在打破智能家居设备之间的 “语言障碍”,实现真正的互联互通。然而,目标与现实之间总有落差,前期阶段的Matter 协议由于设备支持类型有限、设备生态协同滞后以及设备通信协议割裂等原因,并未能彻底消除智能家居中的“设备孤岛”现象,但随着2025年的到来,这些现象都将得到完美的解决。近期,
    华普微HOPERF 2025-02-27 10:32 212浏览
  • 应用趋势与客户需求,AI PC的未来展望随着人工智能(AI)技术的日益成熟,AI PC(人工智能个人电脑)逐渐成为消费者和企业工作中的重要工具。这类产品集成了最新的AI处理器,如NPU、CPU和GPU,并具备许多智能化功能,为用户带来更高效且直观的操作体验。AI PC的目标是提升工作和日常生活的效率,通过深度学习与自然语言处理等技术,实现更流畅的多任务处理、实时翻译、语音助手、图像生成等功能,满足现代用户对生产力和娱乐的双重需求。随着各行各业对数字转型需求的增长,AI PC也开始在各个领域中显示
    百佳泰测试实验室 2025-02-27 14:08 252浏览
  •         近日,广电计量在聚焦离子束(FIB)领域编写的专业著作《聚焦离子束:失效分析》正式出版,填补了国内聚焦离子束领域实践性专业书籍的空白,为该领域的技术发展与知识传播提供了重要助力。         随着芯片技术不断发展,芯片的集成度越来越高,结构也日益复杂。这使得传统的失效分析方法面临巨大挑战。FIB技术的出现,为芯片失效分析带来了新的解决方案。它能够在纳米尺度上对芯片进行精确加工和分析。当芯
    广电计量 2025-02-28 09:15 116浏览
  • 请移步 gitee 仓库 https://gitee.com/Newcapec_cn/LiteOS-M_V5.0.2-Release_STM32F103_CubeMX/blob/main/Docs/%E5%9F%BA%E4%BA%8ESTM32F103RCT6%E7%A7%BB%E6%A4%8DLiteOS-M-V5.0.2-Release.md基于STM32F103RCT6移植LiteOS-M-V5.0.2-Release下载源码kernel_liteos_m: OpenHarmon
    逮到一只程序猿 2025-02-27 08:56 195浏览
  •           近日受某专业机构邀请,参加了官方举办的《广东省科技创新条例》宣讲会。在与会之前,作为一名技术工作者一直认为技术的法例都是保密和侵权方面的,而潜意识中感觉法律有束缚创新工作的进行可能。通过一个上午学习新法,对广东省的科技创新有了新的认识。广东是改革的前沿阵地,是科技创新的沃土,企业是创新的主要个体。《广东省科技创新条例》是广东省为促进科技创新、推动高质量发展而制定的地方性法规,主要内容包括: 总则:明确立法目
    广州铁金刚 2025-02-28 10:14 103浏览
  • 构建巨量的驾驶场景时,测试ADAS和AD系统面临着巨大挑战,如传统的实验设计(Design of Experiments, DoE)方法难以有效覆盖识别驾驶边缘场景案例,但这些边缘案例恰恰是进一步提升自动驾驶系统性能的关键。一、传统解决方案:静态DoE标准的DoE方案旨在系统性地探索场景的参数空间,从而确保能够实现完全的测试覆盖范围。但在边缘案例,比如暴露在潜在安全风险的场景或是ADAS系统性能极限场景时,DoE方案通常会失效,让我们看一些常见的DoE方案:1、网格搜索法(Grid)实现原理:将
    康谋 2025-02-27 10:00 252浏览
我要评论
0
点击右上角,分享到朋友圈 我知道啦
请使用浏览器分享功能 我知道啦