物联网的关键 传感器技术

 行业动态     |      2020-06-09 10:04
    工厂自动化和总体效率理所当然地受到巨大的关注,原因不仅是生产率提高能带来正面效益,而且同样重要的是,它能降低或消除设备停工造成的严重损失。现在,我们可以不用仰赖分析技术的进步来洞察可用统计数据以预测维护需求,或者简单地依靠加强对技术人员的培训,而是可以通过检测与无线传输技术的进步实现真正实时的分析和控制。
 
    精密的工业生产过程越来越依赖于电机和相关机械设备高效可靠、始终如一的运作。机器设备的不平衡、缺陷、紧固件松动和其它异常现象往往会转化为振动,导致精度下降,并且引发安全问题。如果置之不理,除了性能和安全问题外,若导致设备停机修理,也必然会带来生产率损失。即使设备性能发生微小的改变,这通常很难及时预测,也会迅速转化为重大的生产率损失。
 
    众所周知,过程监控和基于状态的预见性维护是一种行之有效的避免生产率损失的方法,但这种方法的复杂性与其价值不相上下。现有方法存在局限性,特别是涉及到分析振动数据(无论以何种方式获得)和确定误差源时。
 
    典型数据采集方法包括安装在机器上的简单压电传感器和手持式数据采集工具等。这些方法存在多种局限性,特别是与理想的全面检测与分析系统解决方案相比较,后者可以嵌入机器上或机器中,并能自治工作。下面深入讨论这些局限性及其与理想解决方案——自治无线嵌入式传感器——的对比。对完全嵌入式自治检测元件的复杂系统目标的选项分析可以分为十个不同方面,包括实现高重复度的测量、精确评估采集到的数据、适当的文档记录和可追溯性等,下面将对各方面进行说明并探讨可用方法与理想方法。
物联网,传感器
    手持式监控系统方法可以根据时间变化(周期、数据量等)进行调整,而要在嵌入式传感器中提供同样的基于寿命周期的调整,必须在前期设计和部署阶段就给予关注,实现所需的可调整功能。无论采用何种技术,传感器元件都是很重要的,但更重要的是传感器周围的信号调理和处理电路。信号/传感器调理和处理不仅取决于具体的设备,而且取决于设备的寿命周期。这在传感器设计中涉及到多种重要考虑因素。首先,模数转换处理最好尽早进行(在传感器头部,而不是在设备之外),以便支持系统内配置和调整。理想的传感器应提供一个简单的可编程接口,通过快速基线数据采集来简化设备设置、滤波操作、报警编程和不同传感器位置的试验。对于现有的简单传感器,即使它们可以在设备设置时进行配置,但传感器设置仍然必须做出一些牺牲,以便适应设备在整个寿命期间的维护重点的变化。例如,传感器应针对设备故障可能性较小的早期阶段进行配置,还是针对故障可能性较大且更具危害性的晚期阶段进行配置最好使用可在系统内编程的传感器,以便随着寿命周期的变化而调整配置。例如,早期的监控相对比较稀疏,功耗最低;观察到变化(警告阈值)后,重新配置为频繁监控模式(监控周期由用户设置);除了连续监控以外,还根据用户设置的报警阈值提供中断驱动的通知。
 
    传感器适应设备寿命周期中的变化,在一定程度上取决于对基线设备响应的了解。利用简单的模拟传感器就能获得基线设备响应,即让操作人员进行测量,执行离线分析,并将此数据与适当的标志一起离线存储在特定设备和探头位置上。更好且更不易出错的方法是将基线FFT存储在传感器头部,这样数据永远不会误放。基线数据还有助于确定报警电平,该值最好也是直接在传感器上编程设置,以便在随后的数据分析和采集中,如果检测到警告或故障条件,可以产生实时中断。
 
    在工厂环境中,一个适用的振动分析程序可能要监控数十甚至数百个位置,无论是通过手持式探头还是通过嵌入式传感器。在一台设备的整个寿命周期中,可能需要获得成千上万条记录。预见性维护程序的完整性取决于传感器采集点的位置和时间的适当映射。为将风险降至最低,以及获得最有价值的数据,传感器应具有唯一的序列号和嵌入式存储器,并且能够给数据添加时间戳。