嵌入式智能和通信可实现可靠和连续的振动监测

基于传感器的过程监控和预测性维护保证了零停机时间、降低维护成本和提高工人安全性的承诺。这些长期寻求的好处一直难以捉摸，因为以前的技术产品有局限性，或者有自己的间接成本或风险，超过了优势。

与其试图利用单个技术来解决复杂问题，不如对振动监测进行更深思熟虑和战略性的全系统视图，从而产生该技术长期寻求的价值。

传感器和传感器处理技术的进步现在允许部署完全嵌入式和自主传感系统，能够可靠地检测和分析设备缺陷、不平衡、性能变化和其他异常情况。

在实施完全嵌入式和自主传感系统之前，分析和考虑以下四个主要系统设计方面非常重要：

访问高可信度过程数据

解释和分发数据

考虑过程变化

了解最新的技术进步

访问高可信度过程数据

过程监控在高价值设备的生产设施中特别有价值，例如在敏感电子元件的制造中。在这种情况下，装配线的细微变化可能会导致工厂产量下降，以及关键的终端设备规格变化。过去的方法利用手持式振动探头。这种方法的一个主要缺点是缺乏可重复的测量。探头位置或角度的微小差异会产生不一致的振动曲线，使时间比较不准确。另一个限制是缺乏振动变化的实时通知。

更理想的传感器应既紧凑又集成，足以允许直接和永久嵌入设备中，消除测量位置偏移的任何顾虑，并允许完全灵活地安排测量。这种传感器将是一个完全自主的传感器处理系统，包括传感器、分析、存储和报警功能，所有这些都在一个小尺寸中，提供最快的振动偏移通知和提供基于时间的趋势的能力。因此，必须从根本上改变方法。使能技术今天已经存在，但问题并不止于此。

解释和分发数据

工厂设备通常具有多个振动源（轴承缺陷、不平衡、齿轮啮合），包括那些设计使然的来源，例如在标准操作期间产生振动的钻头或机械压力机。对设备进行基于时间的分析会产生复杂的波形，将多个源组合在一起，在没有后续快速傅里叶变换（FFT）分析的情况下提供很少可识别的信息。借助嵌入式FFT功能，自主传感器可以实现实时通知。

许多现有解决方案基于压电传感器，这些传感器的集成度通常较低，依赖于FFT的外部计算和分析。这不仅消除了实时通知的可能性，还给设备开发人员带来了巨大的额外设计负担。通过在传感器上嵌入FFT分析，可以立即将振动偏移隔离到特定来源（图3）。从完全集成的传感器开始，还可以将设备设计人员的开发时间缩短 6 到 12 个月。

图3.具有可编程滤波和调谐控制的嵌入式FFT分析。

现有解决方案的另一个复杂性是大多数只是模拟输出，导致传输过程中的信号衰减和复杂的离线数据分析。大多数可以从振动监测中受益的工业设备示例往往存在于嘈杂、移动、无法接近甚至危险的环境中。在这些情况下，人们强烈希望降低接口布线的复杂性，并在源头执行尽可能多的数据分析，以捕获设备振动的最准确表示。

集成的（最好是无线的）智能振动传感器便于即时访问，并以显着降低成本，极大地简化了传感器网络的部署。然而，一旦部署，仍然存在复杂性，如果不提前解决，可能会降低系统的完整性。

考虑过程变化

在工厂环境中，振动曲线是复杂的、时移的，并且容易受到基于设备、材料和位置的差异的影响。传感器的放置位置问题至关重要，但也高度依赖于设备类型、环境，甚至设备的生命周期。由于传感器元件的高成本将探测点的数量限制在一个或几个，这个问题更为关键。一个更严肃的考虑因素是传感器数据本身的完整性。如果没有可靠的传感器，识别出的性能变化可能归因于设备或传感器。

基线设备响应是使传感器分析程序适应设备生命周期变化的有用工具。即使是简单的模拟传感器也可以做到这一点，假设操作员进行测量，执行离线分析，离线存储这些数据，并以某种方式正确标记到特定设备和探头位置。首选且不易出错的方法将允许在传感器头存储基线FFT，从而消除任何数据错放的可能性。基线数据还有助于建立警报级别，理想情况下，该级别将直接在传感器上进行编程。因此，在检测到警告或故障条件的任何后续数据分析和捕获中，都可以生成实时中断。

无论采用何种技术方法，适当的振动分析程序都可以监测数十甚至数百个位置。在给定设备的生命周期中，这可能需要捕获数千条记录。预测性维护计划的完整性取决于传感器收集点的位置和时间的正确映射。为了获得最低风险和最有价值的数据，除了嵌入式存储外，传感器还应具有唯一的序列号和为数据添加时间戳的能力。

即使如前所述具有良好的可追溯性，更具挑战性的问题是，如何最好地捕获设备性能的细微差异，并使传感器适应各种设备。由于信号和传感器调理和处理特定于独特的设备及其生命周期，因此在传感器设计中有几个重要的考虑因素。

例如，设计人员需要确定传感器是否应配置为早期使用，当设备故障的可能性较小时，还是在使用寿命结束时，当故障不仅可能而且可能更有害时。首选方法是系统内可编程传感器，该传感器可根据生命周期内的变化进行配置。例如，应在生命周期早期使用相对不频繁的监控（用于最低功耗），然后在观察到偏移（警告阈值）后重新配置为频繁（用户编程周期）监控。

嵌入式模数转换和处理（例如，在传感器头与关闭设备）允许在系统内进行配置和调谐，如图4所示。理想的传感器将提供一个简单的可编程接口，通过快速基线数据捕获、过滤操作、警报编程和不同传感器位置的实验来简化设备设置。这种相同的可调性与嵌入式基线性能数据相结合，可以在系统内使嵌入式传感器特性适应设备的生命周期。

图4.具有代表性的完全嵌入式智能振动监测系统的集成。

了解最新的技术进步

前面的讨论重点介绍了改进与过程控制和预测性维护相关的现有基于传感器的振动监测方法的方法。由于容错和监控是问题的核心，因此应仔细检查传感器本身的可靠性。如果传感器出现故障（性能偏移）而不是设备，该怎么办？此外，当使用完全自主的传感器运行时，我们对传感器继续工作有多大信心？对于许多传感器，例如基于压电陶瓷的传感器，这带来了严重的限制，因为它们无法提供任何类型的系统内自检。高置信度过程控制程序的基本要求必须是能够远程自检传感器。现在，一些基于MEMS的传感器可以实现这一点（图5），其中嵌入式数字自检可以缩小可靠振动监测系统上的最终差距。

图5.基于MEMS的振动传感器提供了传感器自检的额外优势。

将基于 MEMS 的振动检测的优势与无线连接相结合，当今的解决方案允许多个遥感节点通过各种无线标准接口与网关节点进行通信，从而提供数据聚合和进一步的离线趋势分析和学习（图 6）。

图6.六个远程传感器节点自主检测、收集和处理数据，并将其无线传输到中央控制器节点。

无线连接还有望更普遍地部署振动传感。这种完全集成的传感器不依赖于改装的布线/基础设施，可以更精确、更可靠地检测性能变化，从而大大降低前期和经常性维护成本。

最后，将向嵌入式和连续监控的过渡与基于云的分析相结合，为当今设备监控领域的智能和专业知识提供了倍增效应。借助MEMS方法实现的更可靠、更强大的传感器节点，这种传感器到云的模型将有助于实现期待已久的实时、基于状态的预测性维护的全部潜力。

审核编辑：郭婷