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High Fidelity Vibration Acquisition Platform for Condition Monitoring 作者：ADI應用工程師 Chris Murphy 摘要 本文說(shuō)明MEMS技術(shù)的最新進(jìn)展如何將加速度傳感器推到前沿，在狀態(tài)監控應用中與壓電傳感器抗衡競爭；還將討論如何使用使這一切成為可能的新開(kāi)發(fā)平臺。 狀態(tài)監控(CbM)和預測性維護(PdM)簡(jiǎn)介 狀態(tài)監控(CbM)涉及使用傳感器來(lái)測量當前的健康狀態(tài)，以監測機器或資產(chǎn)。預測性維護(PdM)需要組合使用CbM、機器學(xué)習和分析等多種技術(shù)，以預測未來(lái)的資產(chǎn)維護周期或可能發(fā)生的故障。預計全球設備健康監測將顯著(zhù)發(fā)展，因而知曉和了解關(guān)鍵的趨勢勢在必行。越來(lái)越多的CbM公司開(kāi)始采用PdM來(lái)提高其產(chǎn)品的差異化優(yōu)勢。關(guān)于CbM，維護和設備管理人員現在有了新的選擇，比如無(wú)線(xiàn)裝置，以及更低成本的高性能裝置。雖然大部分CbM系統的基礎設施保持不變，但現在我們可以將新的MEMS技術(shù)直接集成到以前主要采用壓電式傳感器，或因成本障礙而未進(jìn)行監控的系統中。 狀態(tài)監控—工程挑戰和設計決策 在典型的CbM信號鏈設計中，需要考慮許多不同的工程規范和技術(shù)，這些規范和技術(shù)都在不斷改進(jìn)，其復雜性也在不斷增加�，F在有各種類(lèi)型的客戶(hù)，他們可能具備某個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識，例如算法開(kāi)發(fā)（僅軟件）或硬件設計（僅硬件），但并非始終同時(shí)精通這兩個(gè)方面。 對于希望專(zhuān)注于算法開(kāi)發(fā)的開(kāi)發(fā)人員，他們要求數據信息庫能夠準確預測資產(chǎn)故障和停機。他們不想設計硬件，或者解決數據完整性故障；而是想使用確實(shí)高度保真的數據。同樣，對于希望提高系統可靠性或降低成本的硬件工程師，他們需要一種可以輕松連接到現有的基礎設施的解決方案，從而可以對現有解決方案進(jìn)行基準測試。他們需要以易于使用和導出的可讀格式訪(fǎng)問(wèn)數據，以免浪費時(shí)間來(lái)評估性能。 Many of the system-level challenges can be solved with a platform approach—from the sensor all the way to algorithmic development—enabling all customer types. 許多系統級挑戰都可以采用平臺方法解決（從傳感器到算法開(kāi)發(fā)），從而支持所有類(lèi)型的客戶(hù)。 CN0549是什么？它如何幫助延長(cháng)設備的壽命？ CN0549 CbM開(kāi)發(fā)平臺 CN0549狀態(tài)監控平臺是一種高性能、現成的硬件和軟件解決方案，可以將高保真的振動(dòng)數據流從資產(chǎn)傳輸到算法/機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境中。該平臺為硬件專(zhuān)家提供了一個(gè)經(jīng)過(guò)測試和驗證的系統解決方案，可以提供高度精準的數據采集、與資產(chǎn)之間的可靠機械耦合，以及高性能寬帶振動(dòng)傳感器。同時(shí)提供所有硬件設計文件，幫助您輕松集成到設計的產(chǎn)品中。CN0549對軟件專(zhuān)家也很有吸引力，它概括了狀態(tài)監控信號鏈硬件挑戰，讓軟件團隊和數據專(zhuān)家能夠直接開(kāi)始開(kāi)發(fā)機器學(xué)習算法。重要特性和優(yōu)點(diǎn)包括： u 易于安裝到資產(chǎn)中，同時(shí)保持機械耦合信號的完整性 u 具有IEPE數據輸出格式的寬帶寬MEMS加速度計傳感器 u IEPE、模擬輸入帶寬從DC到54 kHz的高保真數據采集(DAQ)解決方案 u 嵌入式網(wǎng)關(guān)捕捉和存儲原始數據，用于本地或聯(lián)網(wǎng)處理 u 使用ADI的IIO示波器應用實(shí)時(shí)顯示頻域數據 u 直接將傳感器數據流傳輸至熱門(mén)的數據分析工具，例如Python和MATLAB® CbM開(kāi)發(fā)平臺主要由四種不同的元件構成（如圖1所示），我們將分別逐一介紹，然后介紹整個(gè)組合解決方案。 
圖1.構成CbM開(kāi)發(fā)平臺的元件 高度精準、高保真的數據捕捉和處理 在帶寬更寬、傳感器噪聲更低時(shí)，可以更早檢測到故障，例如軸承問(wèn)題、氣蝕和齒輪嚙合。數據采集電子設備必須確保測量的振動(dòng)數據高度保真，這一點(diǎn)非常重要；否則可能導致重要的故障信息丟失。確保振動(dòng)數據保真，這樣我們就可以更快地發(fā)現變化趨勢，且非常自信地提供預測性維護建議，從而減少機械元件不必要的磨損，隨之延長(cháng)資產(chǎn)的使用壽命。 對重要性較低的資產(chǎn)實(shí)施狀態(tài)監控的經(jīng)濟高效的方法 壓電式加速度計是最關(guān)鍵的資產(chǎn)上使用的最高性能的振動(dòng)傳感器，對于這些資產(chǎn)來(lái)說(shuō)，性能比成本更重要。一直以來(lái)，壓電傳感器的高成本都阻礙了對重要性較低的資產(chǎn)實(shí)施狀態(tài)監控�，F在，MEMS振動(dòng)傳感器在噪聲、帶寬和g范圍等方面都不遜于壓電式傳感器，這讓維護和設備管理人員能夠更深入地了解重要性較低的資產(chǎn)，這些資產(chǎn)以前采用故障排除或被動(dòng)維護計劃。這主要是因為MEMS的性能高，成本低�，F在，我們可以使用經(jīng)濟高效的方法來(lái)持續監控中低等重要性的資產(chǎn)。我們可以利用先進(jìn)的振動(dòng)傳感技術(shù)，輕松識別和修復資產(chǎn)上不必要的磨損，幫助延長(cháng)資產(chǎn)的使用壽命。這也有助于提高設備的整體效率，減少機器或工藝停機時(shí)間。 監控資產(chǎn)—檢測問(wèn)題 對于CbM和PdM，可以使用多種不同類(lèi)型的檢測模式。大部分應用都涉及電流檢測、電磁檢測、流量監控和其他幾種模式。振動(dòng)檢測是CbM中最常用的模式，壓電式加速度計則是最常用的振動(dòng)傳感器。在本節中，我們將回顧技術(shù)進(jìn)步如何推動(dòng)振動(dòng)傳感器領(lǐng)域不斷發(fā)展，以及這對應用決策產(chǎn)生什么樣的影響。 MEMS與壓電式加速度計 壓電式加速度計是性能非常高的傳感器，但要達到該性能，需要做出許多設計取舍。例如，壓電式加速度計通常都是用在有線(xiàn)安裝中，這是因為它們會(huì )消耗過(guò)多功率、體積可能很大（尤其是三軸傳感器），且成本高昂。綜合上述所有這些因素，在整個(gè)工廠(chǎng)內使用壓電式傳感器是不現實(shí)的，所以，它們一般只用在關(guān)鍵資產(chǎn)上。 MEMS加速度計一直沒(méi)有足夠的帶寬、噪聲過(guò)高，g范圍也僅支持監控不太重要的資產(chǎn)，這種情況直到最近才發(fā)生改變。MEMS技術(shù)的最新進(jìn)展克服了這些限制，使MEMS振動(dòng)傳感器能夠監控低端資產(chǎn)，也能監控非常重要的資產(chǎn)。表1顯示了壓電式傳感器和MEMS傳感器在CbM應用中所需的重要特性。MEMS加速度計體積小、可通過(guò)電池供電運行數年、成本低，且性能不遜于壓電式傳感器，正快速成為許多CbM應用的首選傳感器。 CN0549 CbM開(kāi)發(fā)平臺兼容MEMS和IEPE壓電式加速度計，可在不同傳感器類(lèi)型之間進(jìn)行基準比較。 表1.MEMS與壓電式加速度計
現有IEPE基礎設施中使用MEMS加速度計 如表1所示，與壓電式傳感器相比，MEMS加速度計現在可以提供具有競爭力的規格和性能，但是，它們能夠取代現有的壓電式傳感器嗎？為了便于設計人員評估并使用MEMS加速度計來(lái)取代壓電式加速度計，ADI設計了一個(gè)接口，它可以兼容CbM應用中實(shí)際使用的IEPE標準壓電式傳感器接口。 IEPE傳感器接口和機械安裝(CN0532) CN0532（如圖2所示）是一個(gè)IEPE轉換電路，讓MEMS加速度計和現有IEPE傳感器一樣，直接與IEPE基礎設施無(wú)縫連接。
圖2.CN0532 MEMS IEPE轉換電路 單軸MEMS傳感器通常有三條輸出線(xiàn)路：電源、接地和加速度輸出。IEPE基礎設施只需要兩條：一條線(xiàn)路接地，另一條傳輸電源/信號。電流傳輸給傳感器，當傳感器檢測到振動(dòng)時(shí)，由同一條線(xiàn)路輸出電壓。
圖3.說(shuō)明MEMS傳感器如何與現有的IEPE基礎設施（電源和數據）連接的簡(jiǎn)化示意圖 CN0532 PCB的設計厚度為90 mils，以保持數據手冊中給出的MEMS加速度計的頻率響應性能。測試裝置采用螺釘安裝，開(kāi)箱即可進(jìn)行測試。安裝塊、PCB和焊錫膏等均進(jìn)行了廣泛表征，以確保全帶寬機械轉換功能、最大限度地提高傳感器帶寬內各類(lèi)故障的可見(jiàn)性，并通過(guò)捕捉這些故障來(lái)延長(cháng)資產(chǎn)的使用壽命。這些解決方案讓CbM設計人員能夠輕松將MEMS加速度計集成到他們的資產(chǎn)中，并與現有的壓電式基礎設施無(wú)縫連接。 對于高頻振動(dòng)測試，機械信號路徑的完整性非常重要。換句話(huà)說(shuō)，從信號源到傳感器，振動(dòng)信號必須沒(méi)有衰減（由于阻尼）或放大（由于諧振）。如圖4所示，一個(gè)鋁質(zhì)安裝塊(EVAL-XLMOUNT1)、四個(gè)螺釘安裝座和一個(gè)厚PCB，確保對目標頻率范圍提供平坦的機械響應。IEPE參考設計讓設計人員能夠輕松使用MEMS傳感器來(lái)取代壓電式傳感器。
圖4.振動(dòng)測量測試裝置：使用EVAL-XLMOUNT1鋁質(zhì)安裝塊將EVAL-CN0532-EBZ板連接至振動(dòng)臺
圖5.EVAL-CN0532的頻率響應與ADXL1002數據手冊給出的頻率響應的比較 振動(dòng)到比特——數據轉換的完整性 現在，我們知道可以使用MEMS傳感器來(lái)代替IEPE壓電傳感器。也知道如何將它們輕松地安裝到資產(chǎn)上，同時(shí)保持數據表給出的性能。對于CbM開(kāi)發(fā)平臺，重要的一點(diǎn)是它能夠收集高質(zhì)量的轉換數據（無(wú)論是基于MEMS還是基于壓電式傳感器），然后將數據輸送至正確的環(huán)境中。接下來(lái)，我們看看如何獲取IEPE傳感器數據并保持最高的數據保真度，以開(kāi)發(fā)最好的CbM算法或機器學(xué)習算法。我們的另一款CbM參考設計CN0540可以幫助實(shí)現上述目標。 適用于IEPE傳感器的高保真24位數據采集系統(CN0540) 圖6顯示了一款經(jīng)過(guò)實(shí)驗室測試和驗證的IEPE DAQ信號鏈。這款參考設計提供了兼容MEMS和壓電式加速度計的優(yōu)化模擬信號鏈。ADI不僅關(guān)注基于MEMS加速度計的解決方案。請注意，壓電式加速度計提供出色的性能，是廣泛使用的振動(dòng)傳感器；所以，壓電式加速度計是適用于精密信號鏈產(chǎn)品的重要傳感器。 圖6所示的電路是適用于IEPE傳感器的傳感器到比特（數據采集）信號鏈，由電流源、輸入保護、電平轉換和衰減級、三階抗混疊濾波器、模數轉換器(ADC)驅動(dòng)器和全差分∑-Δ ADC組成。CbM系統設計人員在使用壓電式加速度計時(shí)，需要使用高性能模擬信號鏈來(lái)實(shí)現振動(dòng)數據保真。設計人員只需將IEPE傳感器或CN0532 IEPE傳感器直接連接到CN0540 DAQ參考設計，就可以評估信號鏈的性能。ADI對此設計進(jìn)行了廣泛測試，提供開(kāi)源設計文件（原理圖、布局文件、材料清單等），以輕松將其集成到終端解決方案中。 CN0540 IEPE數據采集板是一種經(jīng)過(guò)測試和驗證的模擬信號鏈，專(zhuān)用于獲取IEPE傳感器振動(dòng)數據，具有優(yōu)于100 dB的信噪比(SNR)。市場(chǎng)上大多數與壓電傳感器連接的解決方案都采用交流耦合，不具備直流和亞赫茲測量能力。CN0540適用于直流耦合應用場(chǎng)景，在這些場(chǎng)景中，必須保留信號的直流分量，或者必須確保系統響應低至1 Hz或更低的頻率。 采用2個(gè)MEMS傳感器和3個(gè)壓電傳感器對高精度數據采集參考設計進(jìn)行測試，如表2所示。從表中可以看出，每個(gè)傳感器的g范圍、噪聲密度和帶寬都有很大差別，價(jià)格也是如此。值得注意的是，壓電傳感器仍具有最佳的噪聲性能和振動(dòng)帶寬。 對于CN0540，系統帶寬設置為54 kHz，信號鏈噪聲性能是針對在該帶寬范圍內能夠達到>100 dB動(dòng)態(tài)范圍的傳感器，例如，Piezotronics PCB 621B40型加速度計可以在30 kHz時(shí)達到105 dB。CN0540旨在提供超越當前振動(dòng)傳感器性能的帶寬和精度，確保它不會(huì )成為收集高性能振動(dòng)數據時(shí)的阻礙。在同一系統上比較MEMS和壓電式傳感器并確定基準是非常容易的。無(wú)論與MEMS傳感器、壓電傳感器還是與兩者一起工作，CN0540都能為數據采集和處理提供最佳信號鏈解決方案，所以必然會(huì )設計為嵌入式解決方案。 當我們說(shuō)MEMS傳感器能以更低的成本提供相當的性能時(shí)，ADXL1002的SNR為83 dB，但與壓電傳感器相比，其成本低10倍以上。MEMS傳感器現在可替代除最高性能的壓電傳感器以外的所有傳感器，且成本低廉。
圖6.CN0540：適用于IEPE傳感器，可進(jìn)行高性能、寬帶寬、精密數據采集 表2.MEMS和壓電傳感器及其相應的噪聲密度測量值
在DAQ信號鏈獲得高保真振動(dòng)數據之后，必須處理這些數據，并實(shí)時(shí)查看和/或將數據發(fā)送至機器學(xué)習或云環(huán)境，這是嵌入式網(wǎng)關(guān)的工作。 在本地實(shí)時(shí)處理振動(dòng)數據 Intel (DE10-Nano)和Xilinx (Cora Z7-07S)支持兩種嵌入式平臺，其中包括對所有相關(guān)HDL、設備驅動(dòng)器、軟件包和應用的支持。每個(gè)平臺都運行嵌入式ADI Kuiper Linux，讓您能夠實(shí)時(shí)顯示時(shí)域和頻域數據，通過(guò)以太網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)實(shí)時(shí)捕捉的數據，連接熱門(mén)的數據分析工具（例如MATLAB或Python），甚至連接各種云計算實(shí)例（例如AWS和Azure）。嵌入式網(wǎng)關(guān)可以通過(guò)以太網(wǎng)向您選定的算法開(kāi)發(fā)工具傳輸6.15 Mbps（256 kSPS × 24位）。嵌入式網(wǎng)關(guān)的一些關(guān)鍵特性包括： u Intel Terasic DE10-Nano ■ 雙核Arm Cortex-A9 MP Core處理器，搭載采用雙精度浮點(diǎn)單元(FPU)的800 MHz neon™框架媒體處理引擎 ■ 1千兆以太網(wǎng)PHY，采用RJ45連接器 u Digilent Cora Z7-07S (Xilinx) ■ 667 MHz Cortex-A9處理器，緊密集成Xilinx FPGA ■ 512 MB DDR3存儲器 ■ USB和以太網(wǎng)連接 IIO示波器（如圖7所示）是一款與ADI Kuiper Linux一起安裝的免費開(kāi)源應用，可以幫助您快速顯示時(shí)域和頻域數據。它基于Linux IIO框架進(jìn)行構建，直接與ADI的Linux設備驅動(dòng)器連接，可以在一個(gè)工具中完成設備配置、設備數據讀取和可視化顯示。
圖7.IIO示波器顯示5 kHz純音的FFT ADI Kuiper Linux鏡像也支持行業(yè)標準工具，例如MATLAB和Python。通過(guò)使用可以配合IIO框架工作的連接層，開(kāi)發(fā)出IIO綁定用于將數據流直接傳輸至這些典型的數據分析工具。設計人員可以使用這些強大工具，結合IIO集成框架，用于顯示和分析數據、開(kāi)發(fā)算法，以及執行硬件環(huán)路測試和其他數據處理技術(shù)。提供完整示例，展示如何將高質(zhì)量的振動(dòng)數據傳輸至MATLAB或Python工具。 使用CN0549進(jìn)行預測性維護開(kāi)發(fā) 為PdM應用開(kāi)發(fā)機器學(xué)習(ML)算法一般包含5大步驟，如圖8所示。在進(jìn)行預測性維護時(shí)，通常使用回歸模型，而不是分類(lèi)模型來(lái)預測即將發(fā)生的故障。向預測性模型輸入的訓練數據越多，其性能表現越出色。如果只輸入10分鐘的振動(dòng)數據，可能無(wú)法檢測到所有操作特性，但是如果輸入10小時(shí)的數據，則檢測幾率大大增加，如果收集10天的數據，則模型的性能將更強。
圖8.開(kāi)發(fā)PdM應用的步驟
圖9.CN0549示例用例 CN0549在一個(gè)易于使用的系統中提供數據收集步驟，在該系統中，我們可以將高性能振動(dòng)數據流傳輸至所選的機器學(xué)習環(huán)境。 MEMS IEPE傳感器隨附機械安裝塊，可以將MEMS傳感器無(wú)縫安裝到資產(chǎn)或振動(dòng)臺上。注意，IEPE壓電傳感器也可與本系統配合使用，輕松安裝到資產(chǎn)、振動(dòng)臺等裝置中。在將數據流傳輸至數據分析工具之前，應先驗證傳感器安裝，確保不會(huì )產(chǎn)生任何干擾諧振�？梢允褂肐IO示波器輕松且實(shí)時(shí)完成這種檢查。系統準備就緒后，可以定義一個(gè)用例，如圖9所示，例如，在70%的負載下正常運行的電機。之后，可以將高質(zhì)量的振動(dòng)數據流傳輸至基于MATLAB或Python的數據分析工具，例如TensorFlow或PyTorch（以及許多其他工具）。 通過(guò)分析，可以確認能夠定義該資產(chǎn)的健康狀況的特征和特性。建立可以定義正常運行狀況的模型后，即可檢測或仿真故障�？梢灾貜褪褂玫�4步來(lái)確定能夠定義故障的關(guān)鍵特征，由此生成模型。將故障數據與正常運行電機的數據進(jìn)行比較，可得到預測模型。 以上簡(jiǎn)要概述了CbM開(kāi)發(fā)平臺支持的機器學(xué)習流程。需要注意的是，該平臺可以確保將最高質(zhì)量的振動(dòng)數據傳輸至機器學(xué)習環(huán)境。 本文第2部分將詳細介紹軟件堆棧、數據流和開(kāi)發(fā)策略，并從數據專(zhuān)家或機器學(xué)習算法開(kāi)發(fā)人員的角度介紹使用Python和MATLAB的示例。此外，還將概述軟件集成，以及本地和基于云的開(kāi)發(fā)選項。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
