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选择正确的加速度计,以进行预测性维护

发布时间: 2022/5/21 9:49:07 | 136 次阅读

选择正确的加速度计,以进行预测性维护

传统维护一般是预防性或纠正性维护,通常会占用很大一部分生产成本。现在,使用IIoT(工业物联网)监测机器的健康状态有助于实现预测性维护,让行业人员能够预测故障,从而大幅节省运营成本。

由于工业设备普遍实现数字化和互联互通,工业4.0得以实现,且正在助力生产工具变革。它就像一个游戏规则的改变者,让生产链变得更加灵活,支持制造定制化产品,同时保持盈利。此外,数字化和工业物联网连接对维护也大有裨益。使用传感器,尤其是加速度计之后,可以分析机器的运行状态,而不是每隔一段时间更换磨损的部件。在预测性维护框架内,只有在出现某些早期预警症状时,操作者才需要进行干预。这种针对机器健康状况的分析被称为基于状态的监控 (CbM),与基于通常非常保守的固定时间表的系统型维护系统相比,能够控制维护成本。除了维护操作计划更为灵活之外,还能在早期阶段检测出问题,让 操作人员能够据此安排机器的停机时间,比起生产线以外停机,这显然要好得多。

振动分析:传感器的重要性

制造商使用多种参数来确定启动维护操作的时间,这些参数包括振动、噪声、温度测量等。在可测量的物理量中,振动频谱测量能够针对旋转机器(发动机、发生器等)中的问题的根源提供信息。异常振动可能是滚珠轴承故障、轴偏差、不平衡、过度松散等问题。每个问题都有自己特有的症状,例如旋转机器的振动源。

采用加速度计测量振动

振动测量可以使用放置在被监测元件附近的加速度计进行。这种传感器可以是压电式,也可以是MEMS类型,后者更具优势,不仅可以在低频率下提供更好的响应,而且体积小巧。

滚珠轴承发生故障时,每次滚珠碰触到开裂处,或者触碰到内环或外环的缺陷位置,就会发生撞击,引起振动,甚至导致旋转轴轻微移位。撞击发生的频率由转动速度,以及滚珠的数量和直径决定。

但这不是全部!一旦故障出现,前面提到的撞击有时候会产生可以听见的声音,即冲击波,表现为低能量谱分量和相对较高的频率,通常大于5 kHz,而且总是远远超过基本的旋转频率。只有低噪声、高带宽加速度计(例如ADI公司的ADXL100x)才能测量与故障信号相对应的频谱线。对于频率响应较低或噪声较高的产品无法感测到的问题,这些加速度计可以提供一些宝贵信息。随着问题恶化,低能量谱分量不断增加。到了后期,入门级加速度计就可以检测出振动,但到了此时,解决故障会变得迫在眉睫,维护团队需要在很短时间内做出反应。为了避免猝不及防,使用低噪声、高带宽加速度计在出现异常的时候就进行检测可谓至关重要。

 
 
 

图1. 基于问题类型的频谱特征。滚珠轴承故障的迹象发生在高频频谱。

除了ADXL100x系列加速度计 (ADXL1001/ADXL1002/ADXL1003/ADXL1004/ADXL1005)之外,ADI公司还提供许多其他加速度计,对于分析机器状态非常有用。在更严格的带宽范围内观察发现,ADXL35x系列产品 (ADXL354/ADXL355/ADXL356/ADXL357) 具备低噪声等级特性(噪声低至20 μg/√Hz,带宽为1500 Hz)。与提供模拟输出的ADXL100x系列产品不同,ADXL35x系列产品可以提供数字输出,用于简化与微控制器的接口。

供消费电子使用的入门级产品,例如ADXL34x (ADXL343/ADXL344/ADXL345/ADXL346) 或超低功耗ADXL36x (ADXL362/ADXL363) 加速度计并不具备足以满足高品质预测性维护要求的带宽或噪声性能。这些入门级产品不仅限制了现有设备的诊断能力,而且还限制了用于开发未来诊断解决方案的数据的可用性。

但是,它们却是测量机器活动的选择,例如,用于计算操作小时数,并在必要时启动维护—不是预测性维护,而是预防性维护。这些加速度计的功耗低,因此可以通过能量采集器或通过电池供电。

如果只是需要监测和测量机器突然发生的撞击,ADXL37x系列产 品 (ADXL372/ADXL375/ADXL377) 就是理想的选择。由于撞击可能只会改变机器的精度或运行状态,所以它可能会启动(例如)纠正性维护,以纠正可能出现的问题。

从组件到完整模块

如前所述,ADXL100x系列具有宽带宽和低噪声特点。但是,它们采 用单轴,需要配备相关的处理电子设备。为了简化设计,ADI公司提供了一套完整的解决方案,采用 ADcmXL3021型号实施三轴 测量。这款3.3 V电源电压产品包括三个基于ADXL1002的测量链、一个温度传感器、一个处理器和一个FIFO。整个装置封装在一个铝壳 (23.7 mm × 26.7 mm × 12mm) 内,可以即时安装在旋转机器上。该产品的全尺寸为±50 g,具有仅 25 μg/√Hz的极 低噪声水平和10 kHz带宽,这些特点使其能够在大量应用中捕捉振动特征。