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改善狀態(tài)監(jiān)控和診斷并實(shí)現(xiàn)整體系統(tǒng)優(yōu)化，是當(dāng)今人們?cè)谑褂?a href="http://wenjunhu.com/v/tag/1472/" target="_blank">機(jī)械設(shè)施和技術(shù)系統(tǒng)時(shí)面臨的部分核心挑戰(zhàn)。這個(gè)話題不僅在工業(yè)領(lǐng)域，在任何使用機(jī)械系統(tǒng)的地方都愈加重要。以往，都是根據(jù)計(jì)劃來維護(hù)機(jī)器，延遲維護(hù)可能會(huì)面臨生產(chǎn)停工的風(fēng)險(xiǎn)。如今，人們通過處理機(jī)器的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)其剩余的使用壽命。尤其是溫度、噪聲和振動(dòng)等關(guān)鍵參數(shù)，可以利用記錄的這些數(shù)據(jù)來確定最佳運(yùn)行狀態(tài)，甚至是所需的維護(hù)次數(shù)。此舉可以避免造成不必要的磨損，并且能夠盡早發(fā)現(xiàn)潛在的問題和原因。通過這種狀態(tài)監(jiān)控，設(shè)施的可用性和有效性可挖掘出相當(dāng)大的優(yōu)化空間，從而獲得決定性的優(yōu)勢(shì)。例如，經(jīng)證實(shí)，實(shí)施這種監(jiān)控之后，ABB1一年內(nèi)將停機(jī)時(shí)間減少了70%，將電機(jī)的服務(wù)壽命延長(zhǎng)了30%，同時(shí)將設(shè)施的能耗降低了10%。
預(yù)防性維護(hù)的一個(gè)重要組成部分就是基于狀態(tài)的監(jiān)控（CBM），通常監(jiān)控渦輪機(jī)、風(fēng)扇、泵、電機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)器。利用CBM可實(shí)時(shí)記錄運(yùn)行狀態(tài)信息。但是，不會(huì)提供故障或磨損預(yù)測(cè)。這些只能通過預(yù)防性維護(hù)提供，因此帶來一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)：借助更加智能的傳感器、更強(qiáng)大的通信網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算平臺(tái)，人們能夠創(chuàng)建模型、檢測(cè)變更，并詳細(xì)計(jì)算服務(wù)壽命。
為了構(gòu)建有效的模型，需要分析振動(dòng)、溫度、電流和磁場(chǎng)。當(dāng)今采用的有線和無線通信方法支持在整個(gè)工廠或公司范圍內(nèi)實(shí)施設(shè)施監(jiān)控?；谠频南到y(tǒng)為我們帶來了更多的分析可能性，使得操作員和維修技術(shù)人員能夠通過簡(jiǎn)單的方式獲得有關(guān)機(jī)器狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)。但是，機(jī)器必須具備本地智能傳感器和通信基礎(chǔ)架構(gòu)，這是獲得額外的分析能力的前提。這些傳感器是什么樣的、需要滿足哪些要求、有哪些關(guān)鍵特性—本文會(huì)就這些問題以及其他問題展開探討。
機(jī)器的生命周期展示
關(guān)于狀態(tài)監(jiān)控，可能需要考慮以下最基本的問題：在實(shí)施必要的維護(hù)之前，設(shè)備能夠運(yùn)行多長(zhǎng)時(shí)間？
一般而言，從邏輯上來說，從發(fā)現(xiàn)問題到開始維護(hù)的間隔時(shí)間越短越好。但是，為了優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本，或者完全發(fā)揮設(shè)施的最高效率，需要熟悉機(jī)器特性的專業(yè)人員憑借知識(shí)經(jīng)驗(yàn)來判斷。這些專業(yè)人員主要來自軸承/潤(rùn)滑領(lǐng)域，在電機(jī)分析方面經(jīng)驗(yàn)不多，屬于最薄弱的環(huán)節(jié)。專業(yè)人員最終會(huì)決定，根據(jù)實(shí)際的生命周期（如圖1）和實(shí)際狀態(tài)偏離正常狀態(tài)的情況，是否應(yīng)當(dāng)進(jìn)行維修甚至是更換。
圖1.機(jī)器的生命周期。
尚未使用的機(jī)器最初處于所謂的保修期。這屬于生命周期的早期階段，不排除這個(gè)階段會(huì)出現(xiàn)故障，但這種幾率相對(duì)非常小，且一般與生產(chǎn)故障有關(guān)。只有在接下來的定期維護(hù)階段，接受過相應(yīng)培訓(xùn)的維修人員才會(huì)開始進(jìn)行針對(duì)性的干預(yù)。無論機(jī)器的實(shí)際狀態(tài)如何，他們都會(huì)按照指定的時(shí)間，或者在達(dá)到指定的使用時(shí)間后，對(duì)機(jī)器執(zhí)行例行維護(hù)，例如，為機(jī)器換油。這種情況下，維護(hù)間隔期間出現(xiàn)故障的幾率也仍然非常低。隨著機(jī)器的使用時(shí)間增加，會(huì)逐漸到達(dá)狀態(tài)監(jiān)控階段。自此之后，應(yīng)做好故障應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。圖1顯示了以下6種變化，從超聲波范圍（1）的變化開始，接著是振動(dòng)變化（2）。通過分析潤(rùn)滑油（3）或者通過稍微提高溫度（4），在實(shí)際發(fā)生故障之前，可以通過可感知的噪聲（5）或發(fā)熱情況（6）檢測(cè)出將要發(fā)生故障的前期跡象。振動(dòng)通常用于確認(rèn)老化情況。圖2顯示了三臺(tái)相同設(shè)備在生命周期內(nèi)的振動(dòng)模式。三臺(tái)機(jī)器在初始階段都處于正常范圍。但是，從中期階段開始，根據(jù)具體的載荷情況，振動(dòng)或多或少快速增加；到后期階段會(huì)呈指數(shù)增加達(dá)到臨界范圍。一旦設(shè)備達(dá)到臨界范圍，則需要立即采取行動(dòng)。
圖2.振動(dòng)參數(shù)隨時(shí)間發(fā)生變化。
通過振動(dòng)分析實(shí)施狀態(tài)監(jiān)控
輸出速度、齒輪比和軸承組件數(shù)量等參數(shù)與機(jī)器的振動(dòng)模式分析密切相關(guān)。一般來說，齒輪箱導(dǎo)致的振動(dòng)在頻域體現(xiàn)為軸速的倍數(shù)，而軸承的特征頻率通常不代表諧波分量。此外，通常還會(huì)檢測(cè)湍流和氣蝕導(dǎo)致的振動(dòng)。它們通常與風(fēng)扇和泵中的氣流和/或液流有關(guān)，因此，一般被視為隨機(jī)振動(dòng)。它們通常呈靜止?fàn)顟B(tài)，從統(tǒng)計(jì)特性來看，并不存在差異。但是，隨機(jī)振動(dòng)也具有循環(huán)平穩(wěn)性，因此也具有統(tǒng)計(jì)特性。它們由機(jī)器產(chǎn)生并發(fā)生周期性變化，這與內(nèi)燃機(jī)每個(gè)氣缸每個(gè)周期點(diǎn)火一次的情形類似。
傳感器方向也至關(guān)重要。如果采用單軸傳感器來測(cè)量主要線性振動(dòng)，則必須按照振動(dòng)方向來調(diào)整傳感器。也可使用多軸傳感器記錄所有方向的振動(dòng)，但是基于其物理特性，采用單軸傳感器的噪聲更低、測(cè)量范圍更廣，帶寬也更大。
對(duì)振動(dòng)傳感器的需求
為了廣泛使用振動(dòng)傳感器來實(shí)施狀態(tài)監(jiān)控，務(wù)必考慮兩個(gè)重要因素：低成本和小尺寸。以往人們通常使用壓電傳感器，如今則越來越多地使用基于MEMS的加速計(jì)。它們具有更高的分辨率、出色的漂移特性和靈敏度，以及更高的信噪比，此外，還能檢測(cè)幾乎接近直流范圍的極低頻率振動(dòng)。同時(shí)也非常節(jié)能，因此非常適合電池供電的無線監(jiān)控系統(tǒng)。與壓電傳感器相比還有另一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)：可以將整個(gè)系統(tǒng)集成到單個(gè)殼體（系統(tǒng)級(jí)封裝）中。這些所謂的SiP解決方案不斷集成以下其他重要功能，共同構(gòu)建為智能系統(tǒng)：模數(shù)轉(zhuǎn)換器、帶嵌入式固件（實(shí)施專用預(yù)處理）的微控制器、通信協(xié)議和通用接口，此外還包括各種保護(hù)功能。
集成保護(hù)功能非常重要，這是因?yàn)閭鞲衅髟芰^大會(huì)導(dǎo)致?lián)p壞。集成的超量程檢測(cè)功能會(huì)發(fā)出警告，或者通過關(guān)閉內(nèi)部時(shí)鐘，停用陀螺儀中的傳感器組件，從而保護(hù)傳感器元件不受損害。SiP解決方案見圖3。
圖3.基于MEMS的系統(tǒng)級(jí)封裝（左側(cè)）。
隨著CBM領(lǐng)域的需求增加，對(duì)傳感器的需求也相應(yīng)增加。對(duì)于有效的CBM，對(duì)傳感器測(cè)量范圍（滿量程，即FSR）的要求一般為±50 g。
由于加速度與頻率的平方成比例，所以能夠相對(duì)很快地達(dá)到這些高加速力。公式1可以證明這一點(diǎn)：
變量表示加速度，f表示頻率，d表示振動(dòng)幅度。因此，例如，振動(dòng)為1 kHz時(shí)，1 μm的振幅會(huì)產(chǎn)生39.5 g的加速度。
至于噪聲性能，這個(gè)值在盡可能廣泛的頻率范圍內(nèi)（從接近dc到數(shù)十kHz的中間范圍）都應(yīng)該非常低，這樣，除了其他因素之外，可以在速度極低時(shí)檢測(cè)到軸承噪聲。但是，由此也可以看出，振動(dòng)傳感器制造商正面臨一個(gè)重大挑戰(zhàn)，尤其對(duì)于多軸傳感器而言。只有少數(shù)幾家制造商能夠提供帶寬大于2 kHz、噪聲足夠低的多軸傳感器。ADI公司（ADI）已開發(fā)出適合CBM應(yīng)用的ADXL356/ADXL357 三軸傳感器系列。該系列產(chǎn)品具備出色的噪聲性能和溫度穩(wěn)定性。除了有限的1.5 kHz（諧振頻率=5.5 kHz）帶寬以外，這些加速度計(jì)仍能夠?yàn)轱L(fēng)輪機(jī)等低速設(shè)備提供重要的狀態(tài)監(jiān)控讀數(shù)。
ADXL100x系列中的單軸傳感器適用于更高帶寬。它們提供高達(dá)24 kHz（諧振頻率=45 kHz）的帶寬，且在噪聲水平極低的情況下，提供高達(dá)± 100g的g范圍。由于具有高帶寬，該傳感器系列可以檢測(cè)出旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的大部分故障問題（滑動(dòng)軸承損壞、失衡、摩擦、疏松、輪齒缺損、軸承磨損和氣蝕）。
基于狀態(tài)的監(jiān)控可以采用的分析方法
CBM中的機(jī)器狀態(tài)分析可以采用多種方法完成。最常見的方法是時(shí)域分析、頻率域分析，以及兩者共用。
1. 基于時(shí)間的分析
在時(shí)域振動(dòng)分析中，會(huì)考慮有效值（均方根，即rms）、峰峰值和振動(dòng)幅度（見圖4）。
圖4.諧波振動(dòng)信號(hào)的幅度、有效值和峰峰值。
峰峰值反映電機(jī)軸的最大偏斜度，因此能夠得出最大載荷。振幅值則表示振動(dòng)的幅度，并且識(shí)別異常的振動(dòng)現(xiàn)象。但是，不會(huì)考慮振動(dòng)的時(shí)長(zhǎng)或者振動(dòng)期間的能量，以及振動(dòng)的破壞力。因此，有效值一般是最具意義的值，這是因?yàn)樗坏紤]振動(dòng)時(shí)長(zhǎng)，還考慮振動(dòng)幅度值。通過分析所有這些參數(shù)對(duì)電機(jī)速度的依賴關(guān)系，可以獲得對(duì)rms振動(dòng)的統(tǒng)計(jì)閾值的相關(guān)性。
事實(shí)證明此類分析非常簡(jiǎn)單，因?yàn)樗炔恍枰镜南到y(tǒng)知識(shí)，也不需要進(jìn)行任何類型的光譜分析。
2. 基于頻率的分析
利用基于頻率的分析，可通過快速傅立葉變換（FFT）將隨時(shí)間變化的振動(dòng)信號(hào)分解為頻率分量。由此產(chǎn)生的幅度和頻率關(guān)系頻譜圖有助于監(jiān)控特定的頻率分量及其諧波和邊帶（見圖5）。
圖5.振動(dòng)與頻率關(guān)系頻譜圖。
FFT是一種在振動(dòng)分析中廣泛采用的方法，特別是用于檢測(cè)軸承損傷。采用這種方法，可以將相應(yīng)的組件分配給每個(gè)頻率分量。通過FFT，可以濾除滾動(dòng)部件與缺陷區(qū)域接觸引起某些故障時(shí)產(chǎn)生重復(fù)脈沖的主要頻率。因?yàn)樗鼈兊念l率分量不同，因此可以區(qū)分不同類型的軸承損傷（外環(huán)、內(nèi)環(huán)或滾珠軸承損傷）。但是，這需要軸承、電機(jī)和整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確信息。
此外，F(xiàn)FT流程需要提供在微控制器中反復(fù)記錄和處理振動(dòng)的離散時(shí)間塊。盡管相比時(shí)域分析，這種分析需要更強(qiáng)的計(jì)算能力，但它能夠進(jìn)行更詳細(xì)的損傷分析。
3. 時(shí)域和頻域分析組合
此類分析最全面，因?yàn)樗婢邇煞N方法的優(yōu)點(diǎn)。時(shí)域中的統(tǒng)計(jì)分析提供系統(tǒng)的振動(dòng)強(qiáng)度隨時(shí)間變化的信息，以及它們是否處于許可的范圍內(nèi)。頻域分析能夠以基本頻率的形式監(jiān)測(cè)速度，同時(shí)也能夠監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確識(shí)別故障特征所需的諧波分量。
對(duì)基本頻率的跟蹤尤其具有決定性，這是因?yàn)橛行е岛推渌y(tǒng)計(jì)參數(shù)會(huì)隨速度而變化。如果與最后一次測(cè)量相比，統(tǒng)計(jì)參數(shù)發(fā)生顯著變化，則必須檢查基本頻率，以避免誤報(bào)。
對(duì)于這三種分析方法，其測(cè)量的數(shù)值都會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可能首先需要記錄運(yùn)行狀況，或者生成所謂的指紋。然后與不斷記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。在偏差過大，或超過相應(yīng)閾值的情況下，需要作出反應(yīng)。如圖6所示，可能的反應(yīng)可以是警告（2）或警報(bào)（4）。根據(jù)具體的嚴(yán)重程度，可能需要維修人員立即著手修正這些偏差。
圖6.閾值和對(duì)FFT的反應(yīng)。
通過磁場(chǎng)分析實(shí)施CBM
由于集成磁力計(jì)的快速發(fā)展，測(cè)量電機(jī)周圍的雜散磁場(chǎng)是另一種對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控的頗有前景的方法。測(cè)量采用非接觸式；也就是說，機(jī)械和傳感器之間不需要直接連接。與振動(dòng)傳感器一樣，磁場(chǎng)傳感器也有單軸和多軸版本。
對(duì)于故障檢測(cè)，應(yīng)從軸向（平行于電機(jī)軸）和徑向（與電機(jī)軸呈直角）測(cè)量雜散磁場(chǎng)。徑向磁場(chǎng)通常被定子鐵芯和電機(jī)外殼削弱。與此同時(shí)，還會(huì)受到氣隙磁通量的顯著影響。軸向磁場(chǎng)是由鼠籠式轉(zhuǎn)子的電流和定子的末端繞組產(chǎn)生的。磁力計(jì)的位置和方向?qū)τ谀芊駵y(cè)量?jī)蓚€(gè)磁場(chǎng)具有決定性的作用。因此，建議選擇靠近軸或電機(jī)外殼的合適位置。同時(shí)需要測(cè)量溫度，這絕對(duì)有必要，因?yàn)榇艌?chǎng)強(qiáng)度與溫度直接相關(guān)。因此，在大多數(shù)情況下，如今的磁場(chǎng)傳感器都包含集成式溫度傳感器。此外，還應(yīng)校準(zhǔn)傳感器，實(shí)施溫漂補(bǔ)償校正。
FFT用于對(duì)電機(jī)實(shí)施基于磁場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)控，就像振動(dòng)測(cè)量一樣。但是，對(duì)于電機(jī)狀態(tài)評(píng)估，即使是幾赫茲到大約120赫茲范圍的低頻也足夠了。線路頻率顯得很突出，而出現(xiàn)故障時(shí)則以低頻分量頻譜為主。
在鼠籠式轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)桿破裂的情況下，滑動(dòng)值也具有決定性的作用。它與負(fù)載有關(guān)，理想情況下無負(fù)載時(shí)為0%。采用額定負(fù)載時(shí)，對(duì)于運(yùn)行正常的機(jī)器，其值在1%和5%之間，出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)相應(yīng)增大。對(duì)于CBM，應(yīng)該在相同的負(fù)載條件下進(jìn)行測(cè)量，以消除負(fù)載不同帶來的影響。
預(yù)防性維護(hù)的狀態(tài)
無論是哪種類型的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，即使采用最智能的監(jiān)控方案，也無法百分之百保證不會(huì)出現(xiàn)意外的停機(jī)、故障或安全風(fēng)險(xiǎn)。只能降低這些風(fēng)險(xiǎn)。然而，預(yù)防性維護(hù)越來越受關(guān)注，正在成為行業(yè)的一個(gè)重要話題。它被認(rèn)為是生產(chǎn)設(shè)施未來取得可持續(xù)成功的一個(gè)明確的先決條件。然而，要做到這一點(diǎn)，需要采用獨(dú)特的技術(shù)，而且必須不斷創(chuàng)新，加速發(fā)展。盈虧赤字體現(xiàn)在客戶利益和成本比較中。
盡管如此，許多工業(yè)企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到預(yù)防性維護(hù)的重要性，它是決定能否成功的重要因素，因此也是開展未來業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)—這種機(jī)會(huì)并不僅僅局限于維修服務(wù)領(lǐng)域。盡管面臨巨大挑戰(zhàn)，尤其是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，預(yù)防性維護(hù)目前已具備很高的技術(shù)可行性。但是，目前預(yù)防性維護(hù)具有強(qiáng)烈的機(jī)會(huì)主義特征。預(yù)計(jì)未來的業(yè)務(wù)模式將主要取決于軟件組件，硬件帶來的增值份額將不斷下降?？傊?，因?yàn)闄C(jī)器運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，產(chǎn)生的價(jià)值較高，目前對(duì)預(yù)防性維護(hù)的硬件和軟件的投資已經(jīng)物有所值。
參考文獻(xiàn)
1 “ABB Ability Smart Sensor jetzt für den europ?ischen Markt verfügbar”.ABB，2017年4月。
作者簡(jiǎn)介
Thomas Brand于2015年10月加入德國(guó)慕尼黑的ADI公司，當(dāng)時(shí)他還在攻讀碩士。2016年5月至2017年1月，他參加了ADI公司的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用工程師培訓(xùn)生項(xiàng)目。之后在2017年2月，他開始擔(dān)任現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用工程師職位，主要負(fù)責(zé)工業(yè)大客戶。此外，他還專注于研究工業(yè)以太網(wǎng)，并為中歐的相關(guān)主題提供支持。
他畢業(yè)于德國(guó)莫斯巴赫的聯(lián)合教育大學(xué)電氣工程專業(yè)，之后在德國(guó)康斯坦茨應(yīng)用科學(xué)大學(xué)獲得國(guó)際銷售碩士學(xué)位。
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論