Gartner在預測未來科技熱點時指出“數字化顛覆”概念是未來發展的一個重要核心，在今日的工業領域，以全數字化為特征的第四次工業革命已然在全球拉開帷幕，極大激發了制造企業對全生產系統進行改造和優化的勃勃雄心。
例如傳統維護模式中的故障后維護或定期維護會影響生產效率與產品質量，大幅提高制造商的成本，而物聯網、大數據、云計算、人工智能與傳感技術的成熟應用，預測性維護技術這一“殺手級”應用應運而生。據相關機構預測，到2024年，全球預測性維護市場規模年復合增長率將超過39%，達到235億美元。本文以全球高性能半導體技術提供商ADI的產品為例，將介紹如何在工業數字化的進程中選擇合適的預測性維護解決方案。
基于故障時間線分析，確定可預測性維護的最佳時機
通常而言，預測性維護涉及使用CbM(基于狀態監測)、機器學習和分析等的技術組合來預測即將發生的機器或資產故障。在監測機器的健康狀況時，需選擇最合適的傳感器，以確保能夠檢測、診斷甚至預測故障，這點至關重要。目前有許多傳感器被用于檢測旋轉機器及其負載中的故障，從而避免意外停機。由于許多旋轉機器(電機、齒輪、泵和渦輪機)以及非旋轉機器(閥門、斷路器和電纜)監控都用到了預測性維護技術，所以很難對每個傳感器進行排序。
因此，最佳的預測性維護策略是有效利用盡可能多的技術和傳感器來提早檢測故障，且檢測結果高度可信，如此則無需使用一刀切式的傳感器解決方案。下圖顯示了從安裝新電機到電機發生故障期間發生的事件的時間表，以及推薦使用的預測性維護傳感器類型。
機器健康狀況與時間
如果故障發生在兩次定期維護檢查之間，則很可能導致意外停機。在這種情況下，需要使用合適的預測性維護傳感器來盡可能提早檢測潛在故障，振動、聲學與溫度分析通常被認為是使用預測性維護的最佳起點，能夠比其他傳感器更早地檢測某些故障，例如軸承損壞等。大多數預測性維護系統只使用其中一些傳感器，因此必須確保除了使用合適的傳感器來檢測這些潛在的關鍵故障之外，還要深入了解這些故障。
常用于實施CbM的傳感器
MEMS加速度計檢測振動如何讓故障“無處遁形”?
現階段制造商使用包括振動、噪聲、溫度測量等多種參數來確定啟動維護操作的時間，在可測量的物理量中，振動頻譜測量能夠針對旋轉機器中的問題的根源提供最多信息，異常振動可能是滾珠軸承故障、軸偏差、不平衡、過度松散等問題。
振動測量可以使用放置在被監測元件附近的加速度計進行，這種傳感器可以是壓電式，也可以是MEMS類型，后者更具優勢，不僅可以在低頻率下提供更好的響應，而且體積小巧。滾珠軸承發生故障時，每次滾珠碰觸到開裂處，或者觸碰到內環或外環的缺陷位置，就會發生撞擊，引起振動，甚至導致旋轉軸輕微移位。撞擊發生的頻率由轉動速度，以及滾珠的數量和直徑決定。
與此同時，一旦故障出現，撞擊有時候會產生可以聽見的聲音，即沖擊波，表現為低能量譜分量和相對較高的頻率，通常大于5 kHz，而且總是遠遠超過基本的旋轉頻率。只有低噪聲、高帶寬加速度計才能測量與首個故障信號相對應的頻譜線，ADI的ADXL100x便可以很好完成測量。作為一款壓電式加速度計，ADXL100x具有超低噪聲和寬帶寬，加上與工業標準連接(ICP和IEPE)耦合，幾十年來一直是實施振動測量的典型傳感器。MEMS加速度計已經調整為可以和IEPE標準模塊連接，該轉換電路以ADI參考設計為基礎，是基于一種特殊的PCB進行設計，可以在寬頻帶上工作，以在后期設計成一個機械模塊。
MEMS加速度計、IEPE參考、PCB設計允許在IEPE機械模塊中改進ADXL100x系列CbM加速度計
除了ADXL100x(ADXL1001/ADXL1002/ADXL1003/ADXL1004/ADXL1005)加速度計外，ADI還提供一系列從通用、低功耗、低噪聲、高穩定性和高g的MEMS加速度計，一直到智能終端節點模塊，對于分析機器狀態非常有用。例如在更嚴格的帶寬范圍內觀察發現，ADXL35x系列產品 (ADXL354/ADXL355/ADXL356/ADXL357) 具備低噪聲等級特性(噪聲低至20 μg/√Hz，帶寬為1500 Hz)，與提供模擬輸出的ADXL100x系列產品不同，ADXL35x系列產品可以提供數字輸出，用于簡化與微控制器的接口。
從組件到完整模塊，ADI設備健康監測系統產品全線布局
事實上，針對電機控制系統預測性維護與工業系統設計要求的低功耗、高效率，ADI提供了門類齊全的產品組合。除了MEMS加速度計之外，還包括了模數/數模轉換器、放大器、嵌入式處理器、iCoupler?數字隔離器、電源管理器件和實時以太網解決方案。這些高性能的器件和增加系統集成度有助于實現更新型的拓撲結構設計，為客戶實現系統的差異化設計帶來價值。
由于振動+溫度檢測的模式是非常有效能夠檢測出設備異常的高性價比方案，針對此方案的實現，ADI SMS(Smart Motor Senor)是Otosense AI平臺下的系統級解決方案，通過集成的ADI高性能振動、溫度與磁傳感器采集數據，能夠在早期就檢測到電機的異常狀況，并且通過SmartMesh無線網絡將數據上傳到云端，客戶可以在各類終端設備上監控到電機的狀況，并進行一些綜合性的數據分析。
SMS技術最突出的優勢就是能夠檢測出最多9種電機異常，包括供電異常、定子異常、轉子異常、機軸平衡、定轉子對稱、軸承異常、軸心偏移、散熱異常、固定異常。除了電機異常檢測外，SMS還可以對電機的運行狀態進行監測，包括開關機次數、運行時間、轉速、電流、輸出力矩/功率等，能夠讓運動控制系統變得更智能。
作為率先推出了支持預測性維護MEMS加速度計系列且仍是少數能夠提供如此高性能的MEMS加速度計的提供商之一，ADI將繼續在傳感器、信號鏈解決方案、機械模塊、平臺、機器學習算法、人工智能軟件平臺和整體系統解決方案等領域持續創新，以幫助客戶加速邁向工業4.0。
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