【導讀】本文說明MEMS技術的最新進展如何將加速度傳感器推到前沿，在狀態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發平台。

狀態監控(CbM)和預測性維護(PdM)簡介

狀態監控(CbM)涉及使用傳感器來測量當前的健康狀態
，以監測機器或資產。預測性維護(PdM)需要組合使用CbM、機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)和(he)分(fen)析(xi)等(deng)多(duo)種(zhong)技(ji)術(shu)


，以(yi)預(yu)測(ce)未(wei)來(lai)的(de)資(zi)產(chan)維(wei)護(hu)周(zhou)期(qi)或(huo)可(ke)能(neng)發(fa)生(sheng)的(de)故(gu)障(zhang)。預(yu)計(ji)全(quan)球(qiu)設(she)備(bei)健(jian)康(kang)監(jian)測(ce)將(jiang)顯(xian)著(zhu)發(fa)展(zhan)，因(yin)而(er)知(zhi)曉(xiao)和(he)了(le)解(jie)關(guan)鍵(jian)的(de)趨(qu)勢(shi)勢(shi)在(zai)必(bi)行(xing)。越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)CbM公司開始采用PdM來提高其產品的差異化優勢。關於CbM，維護和設備管理人員現在有了新的選擇
，比如無線裝置
，以及更低成本的高性能裝置。雖然大部分CbM係統的基礎設施保持不變
，但現在我們可以將新的MEMS技術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行監控的係統中。

狀態監控—工程挑戰和設計決策

在典型的CbM信(xin)號(hao)鏈(lian)設(she)計(ji)中(zhong)，需(xu)要(yao)考(kao)慮(lv)許(xu)多(duo)不(bu)同(tong)的(de)工(gong)程(cheng)規(gui)範(fan)和(he)技(ji)術(shu)

，這(zhe)些(xie)規(gui)範(fan)和(he)技(ji)術(shu)都(dou)在(zai)不(bu)斷(duan)改(gai)進(jin)，其(qi)複(fu)雜(za)性(xing)也(ye)在(zai)不(bu)斷(duan)增(zeng)加(jia)。現(xian)在(zai)有(you)各(ge)種(zhong)類(lei)型(xing)的(de)客(ke)戶(hu)，他(ta)們(men)可(ke)能(neng)具(ju)備(bei)某(mou)個(ge)領(ling)域(yu)的(de)專(zhuan)業(ye)知(zhi)識(shi)，例(li)如(ru)算(suan)法(fa)開(kai)發(fa)（僅軟件）或硬件設計（僅硬件）
，但並非始終同時精通這兩個方麵。

對(dui)於(yu)希(xi)望(wang)專(zhuan)注(zhu)於(yu)算(suan)法(fa)開(kai)發(fa)的(de)開(kai)發(fa)人(ren)員(yuan)，他(ta)們(men)要(yao)求(qiu)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)庫(ku)能(neng)夠(gou)準(zhun)確(que)預(yu)測(ce)資(zi)產(chan)故(gu)障(zhang)和(he)停(ting)機(ji)。他(ta)們(men)不(bu)想(xiang)設(she)計(ji)硬(ying)件(jian)，或(huo)者(zhe)解(jie)決(jue)數(shu)據(ju)完(wan)整(zheng)性(xing)故(gu)障(zhang)；而(er)是(shi)想(xiang)使(shi)用(yong)確(que)實(shi)高(gao)度(du)保(bao)真(zhen)的(de)數(shu)據(ju)。同(tong)樣(yang)，對(dui)於(yu)希(xi)望(wang)提(ti)高(gao)係(xi)統(tong)可(ke)靠(kao)性(xing)或(huo)降(jiang)低(di)成(cheng)本(ben)的(de)硬(ying)件(jian)工(gong)程(cheng)師(shi)
，他(ta)們(men)需(xu)要(yao)一(yi)種(zhong)可(ke)以(yi)輕(qing)鬆(song)連(lian)接(jie)到(dao)現(xian)有(you)的(de)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)的(de)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，從(cong)而(er)可(ke)以(yi)對(dui)現(xian)有(you)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)進(jin)行(xing)基(ji)準(zhun)測(ce)試(shi)。他(ta)們(men)需(xu)要(yao)以(yi)易(yi)於(yu)使(shi)用(yong)和(he)導(dao)出(chu)的(de)可(ke)讀(du)格(ge)式(shi)訪(fang)問(wen)數(shu)據(ju)
，以(yi)免(mian)浪(lang)費(fei)時(shi)間(jian)來(lai)評(ping)估(gu)性(xing)能(neng)。

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.

許多係統級挑戰都可以采用平台方法解決（從傳感器到算法開發），從而支持所有類型的客戶。

CN0549是什麼
？它如何幫助延長設備的壽命？

CN0549 CbM開發平台

CN0549狀態監控平台是一種高性能、現成的硬件和軟件解決方案
，可以將高保真的振動數據流從資產傳輸到算法/機器學習開發環境中。該平台為硬件專家提供了一個經過測試和驗證的係統解決方案，可以提供高度精準的數據采集
、與資產之間的可靠機械耦合
，以及高性能寬帶振動傳感器。同時提供所有硬件設計文件
，幫助您輕鬆集成到設計的產品中。CN0549對(dui)軟(ruan)件(jian)專(zhuan)家(jia)也(ye)很(hen)有(you)吸(xi)引(yin)力(li)，它(ta)概(gai)括(kuo)了(le)狀(zhuang)態(tai)監(jian)控(kong)信(xin)號(hao)鏈(lian)硬(ying)件(jian)挑(tiao)戰(zhan)，讓(rang)軟(ruan)件(jian)團(tuan)隊(dui)和(he)數(shu)據(ju)專(zhuan)家(jia)能(neng)夠(gou)直(zhi)接(jie)開(kai)始(shi)開(kai)發(fa)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)。重(zhong)要(yao)特(te)性(xing)和(he)優(you)點(dian)包(bao)括(kuo)：

●    易於安裝到資產中，同時保持機械耦合信號的完整性

●    具有IEPE數據輸出格式的寬帶寬MEMS加速度計傳感器

●    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

●    嵌入式網關捕捉和存儲原始數據，用於本地或聯網處理

●    使用ADI的IIO示波器應用實時顯示頻域數據

●    直接將傳感器數據流傳輸至熱門的數據分析工具
，例如Python和MATLAB®

CbM開發平台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
，然後介紹整個組合解決方案。

圖1.構成CbM開發平台的元件

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
，可以更早檢測到故障，例如軸承問題、氣蝕和齒輪齧合。數據采集電子設備必須確保測量的振動數據高度保真，這一點非常重要；否(fou)則(ze)可(ke)能(neng)導(dao)致(zhi)重(zhong)要(yao)的(de)故(gu)障(zhang)信(xin)息(xi)丟(diu)失(shi)。確(que)保(bao)振(zhen)動(dong)數(shu)據(ju)保(bao)真(zhen)，這(zhe)樣(yang)我(wo)們(men)就(jiu)可(ke)以(yi)更(geng)快(kuai)地(di)發(fa)現(xian)變(bian)化(hua)趨(qu)勢(shi)，且(qie)非(fei)常(chang)自(zi)信(xin)地(di)提(ti)供(gong)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)建(jian)議(yi)，從(cong)而(er)減(jian)少(shao)機(ji)械(xie)元(yuan)件(jian)不(bu)必(bi)要(yao)的(de)磨(mo)損(sun)
，隨(sui)之(zhi)延(yan)長(chang)資(zi)產(chan)的(de)使(shi)用(yong)壽(shou)命(ming)。

對重要性較低的資產實施狀態監控的經濟高效的方法

壓(ya)電(dian)式(shi)加(jia)速(su)度(du)計(ji)是(shi)最(zui)關(guan)鍵(jian)的(de)資(zi)產(chan)上(shang)使(shi)用(yong)的(de)最(zui)高(gao)性(xing)能(neng)的(de)振(zhen)動(dong)傳(chuan)感(gan)器(qi)
，對(dui)於(yu)這(zhe)些(xie)資(zi)產(chan)來(lai)說(shuo)，性(xing)能(neng)比(bi)成(cheng)本(ben)更(geng)重(zhong)要(yao)。一(yi)直(zhi)以(yi)來(lai)
，壓(ya)電(dian)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)高(gao)成(cheng)本(ben)都(dou)阻(zu)礙(ai)了(le)對(dui)重(zhong)要(yao)性(xing)較(jiao)低(di)的(de)資(zi)產(chan)實(shi)施(shi)狀(zhuang)態(tai)監(jian)控(kong)。現(xian)在(zai)，MEMS振動傳感器在噪聲
、帶寬和gfanweidengfangmiandoubuxunyuyadianshichuanganqi
，zherangweihuheshebeiguanlirenyuannenggougengshenrudilejiezhongyaoxingjiaodidezichan

，zhexiezichanyiqiancaiyongguzhangpaichuhuobeidongweihujihua。zhezhuyaoshiyinweiMEMS的de性xing能neng高gao
，成cheng本ben低di。現xian在zai，我wo們men可ke以yi使shi用yong經jing濟ji高gao效xiao的de方fang法fa來lai持chi續xu監jian控kong中zhong低di等deng重zhong要yao性xing的de資zi產chan。我wo們men可ke以yi利li用yong先xian進jin的de振zhen動dong傳chuan感gan技ji術shu，輕qing鬆song識shi別bie和he修xiu複fu資zi產chan上shang不bu必bi要yao的de磨mo損sun，幫bang助zhu延yan長chang資zi產chan的de使shi用yong壽shou命ming。這zhe也ye有you助zhu於yu提ti高gao設she備bei的de整zheng體ti效xiao率lv
，減jian少shao機ji器qi或huo工gong藝yi停ting機ji時shi間jian。

監控資產—檢測問題

對於CbM和PdM，可以使用多種不同類型的檢測模式。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。振動檢測是CbM中(zhong)最(zui)常(chang)用(yong)的(de)模(mo)式(shi)，壓(ya)電(dian)式(shi)加(jia)速(su)度(du)計(ji)則(ze)是(shi)最(zui)常(chang)用(yong)的(de)振(zhen)動(dong)傳(chuan)感(gan)器(qi)。在(zai)本(ben)節(jie)中(zhong)，我(wo)們(men)將(jiang)回(hui)顧(gu)技(ji)術(shu)進(jin)步(bu)如(ru)何(he)推(tui)動(dong)振(zhen)動(dong)傳(chuan)感(gan)器(qi)領(ling)域(yu)不(bu)斷(duan)發(fa)展(zhan)，以(yi)及(ji)這(zhe)對(dui)應(ying)用(yong)決(jue)策(ce)產(chan)生(sheng)什(shen)麼(me)樣(yang)的(de)影(ying)響(xiang)。

MEMS與壓電式加速度計

壓ya電dian式shi加jia速su度du計ji是shi性xing能neng非fei常chang高gao的de傳chuan感gan器qi，但dan要yao達da到dao該gai性xing能neng，需xu要yao做zuo出chu許xu多duo設she計ji取qu舍she。例li如ru
，壓ya電dian式shi加jia速su度du計ji通tong常chang都dou是shi用yong在zai有you線xian安an裝zhuang中zhong，這zhe是shi因yin為wei它ta們men會hui消xiao耗hao過guo多duo功gong率lv、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
，在整個工廠內使用壓電式傳感器是不現實的，所以
，它們一般隻用在關鍵資產上。

MEMS加速度計一直沒有足夠的帶寬、噪聲過高，g範圍也僅支持監控不太重要的資產，這種情況直到最近才發生改變。MEMS技術的最新進展克服了這些限製
，使MEMS振動傳感器能夠監控低端資產

，也能監控非常重要的資產。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、可通過電池供電運行數年、成本低，且性能不遜於壓電式傳感器，正快速成為許多CbM應用的首選傳感器。

CN0549 CbM開發平台兼容MEMS和IEPE壓電式加速度計，可在不同傳感器類型之間進行基準比較。

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
？為了便於設計人員評估並使用MEMS加速度計來取代壓電式加速度計，ADI設計了一個接口，它可以兼容CbM應用中實際使用的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路：電源、接地和加速度輸出。IEPE基礎設施隻需要兩條：一條線路接地，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時，由同一條線路輸出電壓。

圖3.說明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，開箱即可進行測試。安裝塊、PCB和焊錫膏等均進行了廣泛表征，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故障的可見性
，並通過捕捉這些故障來延長資產的使用壽命。這些解決方案讓CbM設計人員能夠輕鬆將MEMS加速度計集成到他們的資產中，並與現有的壓電式基礎設施無縫連接。

對於高頻振動測試，機械信號路徑的完整性非常重要。換句話說
，從信號源到傳感器
，振動信號必須沒有衰減（由於阻尼）或放大（由於諧振）。如圖4所示
，一個鋁質安裝塊(EVAL-XLMOUNT1)

、四個螺釘安裝座和一個厚PCB，確保對目標頻率範圍提供平坦的機械響應。IEPE參考設計讓設計人員能夠輕鬆使用MEMS傳感器來取代壓電式傳感器。

圖4.振動測量測試裝置：使用EVAL-XLMOUNT1鋁質安裝塊將EVAL-CN0532-EBZ板連接至振動台

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傳感器來代替IEPE壓電傳感器。也知道如何將它們輕鬆地安裝到資產上，同時保持數據表給出的性能。對於CbM開發平台，重要的一點是它能夠收集高質量的轉換數據（無論是基於MEMS還是基於壓電式傳感器），然後將數據輸送至正確的環境中。接下來

，我們看看如何獲取IEPE傳感器數據並保持最高的數據保真度，以開發最好的CbM算法或機器學習算法。我們的另一款CbM參考設計CN0540可以幫助實現上述目標。

適用於IEPE傳感器的高保真24位數據采集係統(CN0540)

圖6顯示了一款經過實驗室測試和驗證的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化模擬信號鏈。ADI不僅關注基於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，是廣泛使用的振動傳感器；所以
，壓電式加速度計是適用於精密信號鏈產品的重要傳感器。

圖6所示的電路是適用於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)驅動器和全差分∑-Δ ADC組成。CbM係統設計人員在使用壓電式加速度計時
，需要使用高性能模擬信號鏈來實現振動數據保真。設計人員隻需將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對此設計進行了廣泛測試，提供開源設計文件（原理圖、布局文件、材料清單等），以輕鬆將其集成到終端解決方案中。

CN0540 IEPE數據采集板是一種經過測試和驗證的模擬信號鏈
，專用於獲取IEPE傳感器振動數據，具有優於100 dB的信噪比(SNR)。市場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適用於直流耦合應用場景
，在這些場景中，必須保留信號的直流分量，或者必須確保係統響應低至1 Hz或更低的頻率。

采用2個MEMS傳感器和3個壓電傳感器對高精度數據采集參考設計進行測試，如表2所示。從表中可以看出，每個傳感器的g範圍、噪聲密度和帶寬都有很大差別
，價格也是如此。值得注意的是，壓電傳感器仍具有最佳的噪聲性能和振動帶寬。

對於CN0540
，係統帶寬設置為54 kHz，信號鏈噪聲性能是針對在該帶寬範圍內能夠達到>100 dB動態範圍的傳感器，例如，Piezotronics PCB 621B40型加速度計可以在30 kHz時達到105 dB。CN0540旨在提供超越當前振動傳感器性能的帶寬和精度，確保它不會成為收集高性能振動數據時的阻礙。在同一係統上比較MEMS和壓電式傳感器並確定基準是非常容易的。無論與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，所以必然會設計為嵌入式解決方案。

當我們說MEMS傳感器能以更低的成本提供相當的性能時，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：適用於IEPE傳感器，可進行高性能、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

嵌入式網關

在DAQ信號鏈獲得高保真振動數據之後
，必須處理這些數據
，並實時查看和/或將數據發送至機器學習或雲環境，這是嵌入式網關的工作。

在本地實時處理振動數據

Intel® (DE10-Nano)和Xilinx® (Cora Z7-07S)支持兩種嵌入式平台，其中包括對所有相關HDL、設備驅動器、軟件包和應用的支持。每個平台都運行嵌入式ADI Kuiper Linux®


，讓您能夠實時顯示時域和頻域數據
，通過以太網訪問實時捕捉的數據

，連接熱門的數據分析工具（例如MATLAB或Python），甚至連接各種雲計算實例（例如AWS和Azure）。嵌入式網關可以通過以太網向您選定的算法開發工具傳輸6.15 Mbps（256 kSPS × 24位）。嵌入式網關的一些關鍵特性包括：

●    uIntel Terasic DE10-Nano

     ○ 雙核Arm® Cortex®-A9 MP Core處理器，搭載采用雙精度浮點單元(FPU)的800 MHz neon™框架媒體處理引擎

     ○ 1千兆以太網PHY，采用RJ45連接器

●    uDigilent 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一起安裝的免費開源應用，可以幫助您快速顯示時域和頻域數據。它基於Linux IIO框架進行構建
，直接與ADI的Linux設備驅動器連接，可以在一個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鏡像也支持行業標準工具，例如MATLAB和Python。通過使用可以配合IIO框架工作的連接層，開發出IIO綁定用於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，用於顯示和分析數據

、開發算法，以及執行硬件環路測試和其他數據處理技術。提供完整示例，展示如何將高質量的振動數據傳輸至MATLAB或Python工具。

使用CN0549進行預測性維護開發

為PdM應用開發機器學習(ML)算法一般包含5大步驟，如圖8所suo示shi。在zai進jin行xing預yu測ce性xing維wei護hu時shi，通tong常chang使shi用yong回hui歸gui模mo型xing

，而er不bu是shi分fen類lei模mo型xing來lai預yu測ce即ji將jiang發fa生sheng的de故gu障zhang。向xiang預yu測ce性xing模mo型xing輸shu入ru的de訓xun練lian數shu據ju越yue多duo
，其qi性xing能neng表biao現xian越yue出chu色se。如ru果guo隻zhi輸shu入ru10分鍾的振動數據，可能無法檢測到所有操作特性
，但是如果輸入10小時的數據，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.開發PdM應用的步驟

圖9.CN0549示例用例

CN0549在一個易於使用的係統中提供數據收集步驟
，在該係統中
，我們可以將高性能振動數據流傳輸至所選的機器學習環境。

MEMS IEPE傳感器隨附機械安裝塊
，可以將MEMS傳感器無縫安裝到資產或振動台上。注意，IEPE壓電傳感器也可與本係統配合使用，輕鬆安裝到資產
、振動台等裝置中。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，確保不會產生任何幹擾諧振。可以使用IIO示波器輕鬆且實時完成這種檢查。係統準備就緒後，可以定義一個用例，如圖9所示，例如，在70%的負載下正常運行的電機。之後，可以將高質量的振動數據流傳輸至基於MATLAB或Python的數據分析工具，例如TensorFlow或PyTorch（以及許多其他工具）。

通(tong)過(guo)分(fen)析(xi)，可(ke)以(yi)確(que)認(ren)能(neng)夠(gou)定(ding)義(yi)該(gai)資(zi)產(chan)的(de)健(jian)康(kang)狀(zhuang)況(kuang)的(de)特(te)征(zheng)和(he)特(te)性(xing)。建(jian)立(li)可(ke)以(yi)定(ding)義(yi)正(zheng)常(chang)運(yun)行(xing)狀(zhuang)況(kuang)的(de)模(mo)型(xing)後(hou)，即(ji)可(ke)檢(jian)測(ce)或(huo)仿(fang)真(zhen)故(gu)障(zhang)。可(ke)以(yi)重(zhong)複(fu)使(shi)用(yong)第(di)4步來確定能夠定義故障的關鍵特征，由此生成模型。將故障數據與正常運行電機的數據進行比較，可得到預測模型。

以上簡要概述了CbM開發平台支持的機器學習流程。需要注意的是，該平台可以確保將最高質量的振動數據傳輸至機器學習環境。

本文第2部分將詳細介紹軟件堆棧、數據流和開發策略，並從數據專家或機器學習算法開發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
，以及本地和基於雲的開發選項。

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