【導讀】基于傳感器的過程監控和預測性維護有望實現零停機時間，降低維護成本，改善工人安全性。這些長期利益還沒有獲得肯定，而之前提供的技術則存在各種限制，或者存在管理成本問題或風險，弊大于利。
與嘗試借助一項技術解決復雜問題不同，更謹慎、更具策略性的全系統振動監控視圖可實現技術的長期價值。
現在，傳感器和傳感器處理方面的技術發展可實現完全嵌入式 自主檢測系統的部署，并且能夠可靠地對設備缺陷、不平衡、 性能變化以及其他異常進行檢測和分析，如圖1所示。
圖1. 狀態監控和維護的自動化代表無線檢測網絡的高價值目標
實現完全嵌入式自主檢測系統前，必須分析并考慮以下四個主 要系統設計方面：
1. 訪問高可信度過程數據
2. 解析和分配數據
3. 考慮過程變化
4. 了解最新技術發展
訪問高可信度過程數據
與靈敏電子元件制造業一樣，過程監控在高價值設備的生產設 施中可能極其重要。在這種情況下，裝配線的細微變化也可能 會導致工廠產量減少，最終設備的主要技術參數變化。過去的 方法是利用手持式振動探頭，如圖2所示。這種方法的一個主要 缺點是不能進行可重復測量。探頭位置或角度稍有改變，就會 產生不一致的振動剖面，從而難以進行精確的時間比較。該方 法的另一個局限性是無法實時指出振動偏移。
圖2. 當前采用的設備變化監控方法缺乏可重復性和可靠性
解析和分配數據
工廠設備通常有多種振動源(軸承缺陷、不平衡和齒輪嚙合)，其 中包括設計帶來的振動源，例如在正常工作過程中產生振動的 鉆孔機或壓制機。基于時間的分析會產生一個綜合所有這些振 動源的復雜波形，如果不進行快速傅里葉變換(FFT)分析，它提 供的信息難以辨別。借助嵌入式FFT功能，自主傳感器可實現實 時通知。
許多既有解決方案以壓電傳感器為基礎，其集成度一般非常低，需要依賴FFT外部計算和分析。這不僅使得實時通知毫無可能，而且將大部分額外設計工作推給了設備開發人員。但是，如果傳感器內嵌FFT分析功能，就能即時確定振動偏移的具體來源(圖3)。從完全集成的傳感器開始也可將設備開發人員的開發時間縮短6至12個月。
圖3. 帶可編程濾波和調諧控制功能的嵌入式FFT分析
既有解決方案的另一個問題是大部分都只有模擬輸出，這會導致信號在傳輸過程中衰減，而且離線數據分析非常復雜。可從振動監控受益的大多數工業設備往往存在于高噪聲、運動、無法接近、甚至危險的環境中。因此，業界迫切希望降低接口電纜的復雜性，并且在源端執行盡可能多的數據分析工作，以便捕捉到盡可能準確的設備振動狀態信息。
集成式、無線(最好)的智能傳感器有助于直接使用，并且可在顯著降低成本的同時大幅簡化傳感器網絡的部署。但是，部署后仍然存在一些復雜問題，如果不提前處理，就可能會降低系統的完整性。
考慮過程變化
在工廠環境中，振動曲線較復雜、有時間偏移，并且易受設備、材質和位置的變化影響。確定在哪里放置傳感器非常重要，其主要決定因素是設備類型、環境和設備的壽命周期。采用高成本傳感器元件時，探測點僅限于一個或幾個，因此這個問題顯得更加重要。更重要的考慮因素是傳感器數據本身的完整性。如果沒有可靠的傳感器，識別出的性能變化可能是由于設備或傳感器產生。
基線設備響應是針對設備壽命周期變化調整傳感器分析程序時的一個重要工具。利用簡單的模擬傳感器就能獲得基線設備響應，即讓操作人員進行測量，執行離線分析，并將此數據與適當的標志一起離線存儲在特定設備和探頭位置上。更好且更不易出錯的方法是將基線FFT存儲在傳感器頭部，這樣數據永遠不會誤放。基線數據還有助于確定報警電平，該值最好也直接在傳感器上編程。這樣的話，隨后的數據分析和采集中，如果檢測到警告或故障條件，就可以產生實時中斷。
無論是何種技術方法，適用的振動分析程序都應該要能夠監控數十甚至數百個位置。在一臺設備的整個壽命周期中，可能需要獲得成千上萬條記錄。預見性維護程序的完整性取決于傳感器采集點的位置和時間的適當映射。為將風險降至最低，以及獲得最有價值的數據，傳感器應具有唯一的序列號和嵌入式存儲器，并且能夠給數據添加時間戳。
即使具有如前所述的良好可追溯性，也存在更具挑戰性的問題，即如何以最優方式捕捉到設備性能的細微變化，并使傳感器適應各種設備。由于信號和傳感器調理和處理取決于具體的設備及其壽命濁氣，因此傳感器設計過程中存在多個重要考慮因素。
例如，設計人員需要確定，傳感器應針對設備故障可能性較小的早期階段進行配置，還是針對故障可能性較大且更具危害性的晚期階段進行配置？最好使用可在系統內編程的傳感器，以便能夠在壽命周期內根據變化調整配置。例如，相對較稀疏的監控(功耗最低)應在早期使用，觀察到變化(警告閾值)后，應重新配置為頻繁(監控周期由用戶設置)監控。
嵌入式模數轉換和處理(例如在傳感器頭部和設備之外)可實現系統內配置和調諧，如圖4所示。理想的傳感器應提供一個簡單的可編程接口，通過快速基線數據采集來簡化設備設置、濾波操作、報警編程和不同傳感器位置的試驗。這種相同的可調諧性與嵌入式基線性能數據結合后，便可在系統內對設備的壽命周期使用嵌入式傳感器特性。
圖4. 完全嵌入式智能振動監控系統的典型集成方式
了解最新技術發展
上文重點討論了現有與過程控制和預見性維護相關的傳感器振動監控方法的改善之道。由于容錯能力和監控是問題的核心所在，應嚴格審核傳感器本身的可靠性。如果傳感器發生故障(性能變化)，而不是設備發生故障，該怎么辦呢？或者，如果采用完全自治工作的傳感器，我們對傳感器持續正常工作能有多大信心呢？對于許多傳感器，如壓電傳感器等，這些情況確實會造成嚴重的限制，因為它們無法提供任何系統內自測。高可信度預見性過程控制程序的基本要求是能夠對傳感器進行遠程自測。這一點現可使用部分MEMS傳感器(圖5)做到，其中的嵌入式數字自測能夠填補可靠振動監控系統的最后空白。
圖5. MEMS振動傳感器可提供傳感器自測的附加優勢
通過將MEMS振動檢測與無線連接相結合，解決方案現可使多個遠程檢測接點通過各種無線標準接口與網關節點通信，從而能夠整合數據并進行進一步離線趨勢分析和學習(圖6)。
圖6. 六個遠程傳感器接點自主檢測、收集、處理數據并無線傳送至中央控制器節點
無線連接還可確保振動檢測的部署更具普遍性。此類完全集成的傳感器無需依賴于翻新接線/基礎設施，不僅能夠更精確可靠地檢測出性能變化，而且能夠顯著降低預付和重復維護成本。
最后，通過將轉換與具有基于云的分析系統的嵌入式連續監控系統耦合，可對當前的設備監控領域中的信息和專門技術產生成倍的影響。借助由MEMS方法實現的更加可靠、功能更強的傳感器接點，此傳感器到云模型將幫助實現期待已久的實時潛力，以及基于條件的預測性維護。
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