Xu hướng phát triển của giám sát cảm biến MEMS sẽ không còn giới hạn trong giám sát tình trạng
Màn hình cảm biến MEMS
Khi nói về sự kết hợp giữa cảm biến và học máy, trước đây người ta đã đề cập đến việc để giám sát một thiết bị nào đó, cảm biến bắt đầu được kết hợp với học máy để thực hiện giám sát trạng thái có thể đoán trước của thiết bị. Tất nhiên, trọng tâm của chúng tôi ở đây không phải là học máy mà là cảm biến.

Khi theo dõi hoạt động và tình trạng sức khỏe của thiết bị, cần lựa chọn cảm biến phù hợp nhất để đảm bảo rằng thiết bị có thể thu được thông tin thiết bị một cách chính xác, đồng thời phát hiện, chẩn đoán và thậm chí dự đoán các hư hỏng. Hãy lấy một động cơ công nghiệp làm ví dụ, hỏng vòng bi là một lỗi thường có thể gặp phải trong quá trình sử dụng, các thiết bị cảm biến rung động và áp suất âm thanh được sử dụng nhiều nhất để phát hiện những lỗi đó. Các lỗi ở rôto, cuộn dây, ... hầu hết được đo bằng máy biến dòng khi động cơ được cấp điện.

Phạm vi phát hiện cảm biến rung

Thông thường, cảm biến rung có thể được sử dụng trong phát hiện động cơ để phát hiện các lỗi sau, tình trạng ổ trục, chia lưới bánh răng, khe hở bơm, lệch động cơ, mất cân bằng động cơ và điều kiện tải động cơ. Đối với các lỗi như không cân bằng và lệch, yêu cầu về hiệu suất tiếng ồn của thiết bị cảm biến không nghiêm ngặt và yêu cầu băng thông chỉ cần đạt tần số cơ bản 5 × đến 10 ×. Phát hiện đồng thời nhiều trục; các lỗi như khuyết tật ổ trục và khuyết tật bánh răng có yêu cầu về độ ồn và băng thông cực cao. Dải nhiễu phải được kiểm soát ở mức <100 µg / √Hz, trong khi yêu cầu về băng thông là> 5kHz.

Các lỗi như mất cân bằng / lệch động cơ có thể được phát hiện trong quá trình rung động cơ; các lỗi ổ trục hoặc bánh răng ít rõ ràng hơn, đặc biệt là trong giai đoạn đầu và không thể xác định hoặc dự đoán bằng cách tăng tần số rung động một mình. Việc khắc phục những lỗi này thường yêu cầu ghép nối các cảm biến rung có độ ồn thấp <100 µg / √Hz và băng thông rộng> 5 kHz với chuỗi tín hiệu hiệu suất cao, bộ xử lý, bộ thu phát và bộ xử lý hậu kỳ.

So sánh rung động MEMS và rung động áp điện

Gia tốc kế là cảm biến rung được sử dụng phổ biến nhất và gia tốc kế áp điện có tiếng ồn thấp và tần số lên đến 30kHz, đó là lợi thế của chúng. Tần số của máy đo gia tốc MEMS nói chung là khoảng 20kHz, có lợi hơn về chi phí, công suất và kích thước. Các ứng dụng phát hiện tình trạng đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây nhờ sự thúc đẩy cài đặt không dây, vốn phải xem xét kích thước cảm biến, tích hợp và tiêu thụ điện năng. Do đó, mặc dù băng thông và hiệu suất tiếng ồn của gia tốc kế áp điện mạnh hơn đáng kể so với gia tốc kế MEMS, nhưng mọi người đều thích gia tốc kế MEMS hơn khi được xem xét toàn diện.
Loại cảm biến Độ ồn băng thông Đáp ứng DC
Gia tốc kế Piezo 2,5kHz-30kHz 1 µg / √Hz-50 µg / √Hz Không có
Gia tốc kế MEMS 3kHz-20kHz 25µg / √Hz-100 µg / √Hz Có
(So ​​sánh MEMS và áp điện)

Trong phát hiện yêu cầu băng thông cao và tiếng ồn thấp, cả hai cảm biến thực sự có băng thông thỏa đáng và tiếng ồn thấp, nhưng gia tốc kế MEMS có thể cung cấp phản hồi DC, điều này không có sẵn trong gia tốc kế áp điện. Phản hồi DC có thể được tìm thấy trong Phát hiện động cơ mất cân bằng và độ nghiêng ở mức rất thấp RPM.
1
(Gia tốc kế MEMS, ST)

Một điểm nữa là cảm biến gia tốc MEMS có chức năng tự kiểm tra để xác minh khả năng sử dụng của chính cảm biến. Cần phải nói rằng kích thước nhỏ hơn và tích hợp cao hơn của gia tốc kế MEMS phù hợp hơn với xu hướng phát triển hiện nay của việc theo dõi tình trạng.

Gia tốc kế MEMS giám sát các khả năng khác nổi bật hơn

Nếu so sánh về độ nhiễu và băng thông, gia tốc kế MEMS không cho thấy ưu thế vượt trội so với cảm biến áp điện, nhưng ở một góc độ khác, khả năng giám sát dựa trên MEMS rất nổi trội. Ngoài đáp ứng DC mà chúng tôi đã đề cập ở trên có thể phát hiện các dao động tần số rất thấp trong phạm vi DC gần, độ phân giải cao hơn, đặc tính trôi tuyệt vời và độ nhạy cũng nổi bật hơn khả năng cảm biến áp điện.
2
(Mô-đun giám sát gia tốc kế MEMS, ADI)

Máy đo gia tốc MEMS tần số cao có thể cung cấp tín hiệu đầu ra vượt xa dải tần số cộng hưởng của cảm biến để theo dõi các tần số vượt ra ngoài băng thông 3dB. Hiệu suất này dựa vào bộ khuếch đại đầu ra, bộ khuếch đại này cần hỗ trợ băng thông tín hiệu 70kHz để hỗ trợ gia tốc kế hoàn thành việc giám sát phạm vi ép xung. Việc giảm nhiễu là không thể tránh khỏi với các bộ khuếch đại, vì vậy các bộ lọc cũng rất cần thiết.

Sự kết hợp giữa giám sát điều kiện và học máy vẫn là một xu hướng lớn

Có rất nhiều công nghệ được sử dụng để giám sát và phân tích rung động, chẳng hạn như lọc kỹ thuật số, phân tích tần số, ... Cho dù là phương pháp phân tích nào, điểm mấu chốt nhất là làm thế nào để xác định điểm báo động phù hợp nhất trong điều kiện giám sát. Khi cảm biến và học máy được kết hợp, AI học máy có thể được sử dụng trong quá trình xác định lỗi để tạo mô hình máy đại diện dựa trên dữ liệu từ cảm biến rung động. Sau khi tạo mô hình, mô hình được tải xuống bộ xử lý cục bộ, sau đó là phần mềm nhúng được sử dụng. Không chỉ có thể xác định các sự kiện đang diễn ra trong thời gian thực mà còn có thể xác định các sự kiện tạm thời, cho phép phát hiện các điểm bất thường.

Ngoài ra, theo dõi tình trạng do AI giới thiệu có thể tương quan dữ liệu giám sát rung động với dữ liệu cảm biến khác và thông tin điều kiện suy ra phải nhiều hơn lượng dữ liệu cần thiết để bảo trì. Việc sử dụng thêm dữ liệu thu được có thể hoàn thành nhiều khía cạnh hơn của phân tích thiết bị, không chỉ là một giám sát trạng thái đơn lẻ.