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2020OEM机械设计技术研讨会云会议
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实现设备基于状态监测的几种典型途径解析

  2020年04月27日  

       当前,工业生产仍然面临严峻的现实问题:智能化目标不断催迫,“新基建”政策、战略相继落实,如何在现有的设备基础上快速提升,以最低的成本实现数字化、智能化是当前发展的重点。改善机械设备状态监测和诊断、优化整体系统,是当今使用机械设施和技术系统的核心挑战,在任何使用机器的工业领域受到越来越多人的关注。

拓展状态监测设备的必要性
        状态监测(CbM),即为对工业设备状态通过持续监测实现预测性、基于状态的维护策略。在工业制造运营中,被动的设备维修是造成生产能力丧失的一个主要因素,这种维修本来是可以避免的。平均售价仅几美元的零部件,一旦发生故障,维修成本和由此导致的收入损失可能是其售价的好多倍。在最不利的情况下,未检测到的故障可能在系统中引起连锁反应,导致大面积损坏,触发生产停运,造成惨重损失。 

         传统的工厂运营中,机器是按照计划进行维护的,延迟维护可能会带来工厂停产的风险。然而如今,来自机器的过程数据可以用于预测其剩余使用寿命,特别是温度、噪音和振动等关键参数记录可以用来确定机器的最佳运行状态,甚至是必要维护的时间。

 
CbM策略依赖于优化维护解决方案的早期指标

        不过在以往,状态监测仅仅限于发电厂里最昂贵的设备,如涡轮和发电机,以及那些不能停机的关键设备。工厂里还有其他很多设备没有做到状态监测,这些设备的维护只能依靠事后维护和预防性维护,这意味着工厂为了保证不宕机,必须保证在设备出故障之前定期更换,这样做的缺点非常明显:有些设备还好好的就被换了下来,没有充分利用,是很大的浪费。如今借助技术的进步,传感器性能提高了,信号更加精细,嵌入式处理能力更加强大,检测的设备越来越多,从最关键的设备扩展到很多高端、中高端、中端设备,如轴承、电机、泵等等,甚至下沉到一些更小、更廉价的设备上,能够最大限度地提高利用率,减少工厂的损失和成本。借助这种监控优势,机器在设施可用性和有效性方面都具有相当大的优化潜力。

 

实现状态监测的几大典型途径
        基于状态的监测的目标主要有两个:确定潜在的设备故障或失效风险,从而提前对设备进行主动的维护和保养;基于对监测数据的分析提前进行维护和调整,使设备始终工作于最优状态。其实现手段大致可分为振动、声学噪声、工作环境、功耗、超声、磁感与红外监测等。

 

        机械设备发出的声音和振动是很重要的信息,通过声音和振动可以判断设备是否健康,从而可以将维护成本降低一半,使用寿命延长1倍。实现实时声学和振动数据分析是一种重要的基于状态的系统监测方法。ADI一直致力于理解人类是如何解读声音和振动的,从而建立一个系统来学习、解译设备的声音和振动的含义,以检测异常行为并进行诊断。随着AI技术的导入,这种愿望已经变成现实。其中,ADI公司的OtoSense体系结构就是一种设备健康监测系统,支持计算机听觉,让计算机能理解设备发出的声音和振动主要指标,能在问题变得严重之前确定工厂机器或汽车发动机中的潜在问题。

 
OtoSense系统

        值得一提的是,如果没有高精度的数据输入,再强大的AI系统都不能发挥其功能,对于工业状态监测来说也是如此。加速度计是工业振动监测的关键传感器,其关键指标是低噪声和宽带宽,因此ADI在工业状态监测应用中率先推出了多个系列的高性能MEMS加速度计产品。例如,ADXL100x系列单轴加速度计针对工业状态监控应用而优化,测量带宽高达50kHz,g值范围高达±100g,并且拥有超低的噪声性能,旋转机械中发生的主要故障(如套筒轴承损坏、对准误差、不平衡、摩擦、松动、传动装置故障、轴承磨损和空化)都在ADXL100x系列状态监控加速度计的测量范围以内。

 

        此外,完整的振动检测系统ADcmXL3021还将高性能振动检测和各种信号处理功能相结合,借助宽带宽(3dB平坦度内为DC至10kHz)和典型超低噪声密度(26µg/√Hz)可以跟踪许多机器平台上的振动信号,可简化状态监测系统中的智能传感器节点开发。

 

        温度是另外一个关键参数,不过如果仅仅监测温度,可能会导致维护太迟,因为这时候设备已经出现故障,但如果把温度作为整体解决方案的另外一个输入,将它与振动故障相关联,诊断的能力就会提高。电压和电流是已经广泛采用的监测方式,通过这些方法我们可以区分故障类型,到底是电器故障还是机械故障,使得检修方案的准确度更高。

        以超声波技术为核心的无损检测(NDT)同样是工业领域普遍使用的分析技术,用以在不损害或永久改变材料、组件、系统的前提下评估其属性,广泛用于机械工程、电气工程和土木工程等许多领域的产品评估、故障排除和研究。以前,实现超声成像系统需要大量高性能发射机和接收机,由此产生的是庞大且昂贵的系统。最近,集成技术的进步使得系统设计人员能够采用尺寸更小、成本更低、更便携的成像解决方案,现场使用也简单得多。进一步发展的挑战是继续推动这些解决方案的集成,同时提高其性能和诊断能力。ADI作为模拟技术一站式供应商,提供信号处理和电源转换所需的最齐全产品组合,如放大器、转换器、稳压器和数字信号处理器等。

         随着集成磁力计的快速发展,对电机周围杂散磁场的测量是对旋转机械状态监测的另一种有效测量方法。测量是非接触式的,也就是说,机器和传感器之间不需要直接连接。就像振动传感器一样,磁场传感器也分单轴和多轴。对于故障检测,应在轴向(平行于电机轴)和径向方向(垂直于电机轴)测量杂散磁场。同时温度测量也是必要的,因为磁场强度与温度具有直接关系。因此,如今大部分的磁场传感器都集成了温度传感器。但同时,我们也不能忽视了校准传感器(如温度漂移补偿)。ADI AMR磁感应器ADA4571能够在-40°C至+150°C的宽工作温度范围下进行的生产测试得到的最大角度误差为0.5°,而且具有内置诊断功能、大输出电平、EMC保护以及低失调偏移,因此是非常理想的传感器,它能够实现高性能BLDC电机控制,而且速度超过25000 RPM。

技术展望
         状态监测优势明显,下一步需要考虑的重点则是如何使其应用更进一步得到拓展。从工厂角度看,可以对工厂的资产进行机器状态监测和优化,预测剩余寿命,了解何时需要维护,充分利用设备,这将极大提高工作效率,优化工厂、车间资源,进口部件,优化维护程序。对于OEM和服务供应商来说,CbM方案通过从机器收集到的信息,提高对机器健康状况的理解,反过来再反馈给机器本身,以提高系统的性能,针对不同的应用优化机器的能力也得到了加强,为系统设计提供附加价值。

         通过监测设备、运营和维护设备增加新的输入模式,工厂车间服务部署而获得的专业领域知识,这无疑是巨大的商机。ADI作为全球领先的高性能模拟技术公司,已形成完善的工业状态监控体系,拥有从单个模块、设计软件再到系统的完整解决方案,满足不同行业不同企业的设备维护需求,从而能够帮助加速实现工业4.0。

标签:CbM OtoSense体系 工业4 | 0我要反馈
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