La tendenza allo sviluppo del monitoraggio del rilevamento MEMS non sarà più limitata al monitoraggio delle condizioni
Monitor del sensore MEMS
Parlando della combinazione di sensori e apprendimento automatico, è stato menzionato in precedenza che per monitorare un determinato dispositivo, i sensori hanno iniziato a essere combinati con l'apprendimento automatico per eseguire il monitoraggio dello stato prevedibile del dispositivo. Naturalmente, il nostro focus qui non è sull'apprendimento automatico, ma sui sensori.

Durante il monitoraggio del funzionamento e dello stato di salute delle apparecchiature, è necessario selezionare il sensore più adatto per garantire che il dispositivo possa ottenere informazioni accurate sulle apparecchiature e rilevare, diagnosticare e persino prevedere i guasti. Prendiamo come esempio un motore industriale. I danni ai cuscinetti sono un guasto che si può riscontrare spesso durante l'uso. I dispositivi di rilevamento delle vibrazioni e della pressione sonora sono i più utilizzati per rilevare tali guasti. I guasti nel rotore, nell'avvolgimento, ecc. sono per lo più misurati dal trasformatore di corrente quando il motore è alimentato.

Campo di rilevamento del sensore di vibrazione

Il rilevamento delle vibrazioni può essere generalmente utilizzato nel rilevamento del motore per rilevare i seguenti guasti, condizioni dei cuscinetti, ingranamento degli ingranaggi, cavitazione della pompa, disallineamento del motore, squilibrio del motore e condizioni di carico del motore. Per tali guasti come sbilanciato e disallineato, i requisiti di prestazione del rumore dei dispositivi sensore non sono rigidi e i requisiti di larghezza di banda devono raggiungere solo una frequenza fondamentale da 5 × a 10 ×. Rilevamento simultaneo di più assi; guasti come difetti dei cuscinetti e degli ingranaggi hanno requisiti di rumore e larghezza di banda estremamente elevati.Il range di rumore deve essere controllato a <100 µg/√Hz, mentre il requisito di larghezza di banda è >5kHz.

Guasti come lo squilibrio/il disallineamento del motore possono essere rilevati durante la vibrazione del motore; i difetti dei cuscinetti o degli ingranaggi sono meno evidenti, soprattutto nelle fasi iniziali, e non possono essere identificati o previsti aumentando la sola frequenza di vibrazione. La risoluzione di questi guasti richiede in genere l'associazione di sensori di vibrazione a basso rumore <100 µg/√Hz e ampia larghezza di banda >5 kHz con catene di segnali, elaborazione, ricetrasmettitori e post-processori ad alte prestazioni.

Confronto tra vibrazione MEMS e vibrazione piezoelettrica

Gli accelerometri sono i sensori di vibrazione più comunemente usati e gli accelerometri piezoelettrici hanno un basso rumore e frequenze fino a 30 kHz, che è il loro vantaggio. La frequenza degli accelerometri MEMS è generalmente di circa 20 kHz, il che è più vantaggioso in termini di costi, potenza e dimensioni. Le applicazioni di rilevamento delle condizioni sono cresciute rapidamente negli ultimi anni grazie alla spinta per le installazioni wireless, che devono considerare le dimensioni del sensore, l'integrazione e il consumo energetico. Pertanto, sebbene la larghezza di banda e le prestazioni di rumore degli accelerometri piezoelettrici siano significativamente più forti degli accelerometri MEMS, tutti preferiscono gli accelerometri MEMS sotto un'attenta considerazione.
Tipo di rilevamento Rumore della larghezza di banda Risposta CC
Accelerometro piezoelettrico 2,5kHz-30kHz 1 µg/√Hz-50 µg/√Hz Nessuno
Accelerometro MEMS 3kHz-20kHz 25µg/√Hz-100 µg/√Hz Sì
(Confronto tra MEMS e piezoelettrico)

Nel rilevamento che richiede un'elevata larghezza di banda e basso rumore, entrambi i sensori hanno effettivamente una larghezza di banda soddisfacente e un basso rumore, ma gli accelerometri MEMS possono fornire una risposta CC, che non è disponibile negli accelerometri piezoelettrici.La risposta CC può essere trovata in Rileva lo squilibrio e l'inclinazione del motore a valori molto bassi RPM.
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(accelerometro MEMS, ST)

Un altro punto è che l'accelerometro MEMS ha una funzione di autotest per verificare l'usabilità del sensore stesso. Va detto che le dimensioni più ridotte e la maggiore integrazione degli accelerometri MEMS sono più in linea con l'attuale tendenza di sviluppo del condition monitoring.

Gli accelerometri MEMS monitorano altre capacità più importanti

In termini di rumore e confronto della larghezza di banda, gli accelerometri MEMS non mostrano un vantaggio schiacciante rispetto al rilevamento piezoelettrico, ma da un'altra prospettiva, le capacità di monitoraggio basate su MEMS sono eccezionali. Oltre alla risposta in c.c. menzionata sopra, che può rilevare vibrazioni a frequenza molto bassa nella gamma quasi c.c., anche una risoluzione più elevata, eccellenti caratteristiche di deriva e sensibilità sono più importanti delle capacità di rilevamento piezoelettrico.
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(Modulo di monitoraggio dell'accelerometro MEMS, ADI)

Gli accelerometri MEMS ad alta frequenza possono fornire segnali di uscita ben oltre la gamma di frequenza di risonanza del sensore per monitorare le frequenze oltre la larghezza di banda di 3dB. Queste prestazioni si basano sull'amplificatore di uscita, che deve supportare una larghezza di banda del segnale di 70 kHz per supportare l'accelerometro per completare il monitoraggio della gamma di overclock. L'aliasing del rumore è inevitabile con gli amplificatori, quindi anche i filtri sono essenziali.

La combinazione di monitoraggio delle condizioni e apprendimento automatico è ancora una grande tendenza

Esistono molte tecnologie utilizzate per il monitoraggio e l'analisi delle vibrazioni, come il filtraggio digitale, l'analisi della frequenza, ecc. Indipendentemente dal metodo di analisi, il punto più critico è come determinare il punto di allarme più adatto durante il monitoraggio delle condizioni. Quando il rilevamento e l'apprendimento automatico vengono combinati, l'intelligenza artificiale di apprendimento automatico può essere utilizzata nel processo di identificazione degli errori per creare un modello di macchina rappresentativo basato sui dati dei sensori di vibrazione.Dopo che il modello è stato creato, viene scaricato nel processore locale e quindi nel software integrato Non solo gli eventi in corso possono essere identificati in tempo reale, ma anche gli eventi transitori possono essere identificati, consentendo il rilevamento di anomalie.

Inoltre, il monitoraggio delle condizioni introdotto dall'IA può correlare i dati del monitoraggio delle vibrazioni con altri dati dei sensori e le informazioni sulle condizioni dedotte dovrebbero essere superiori alla quantità di dati richiesta per la manutenzione. Un ulteriore utilizzo dei dati acquisiti può completare più dimensioni dell'analisi delle apparecchiature, non solo un singolo monitoraggio dello stato.