在上個月結束的2019 WAIC世界人工智能大會上，關於工業領域的探討成為本次大會的主旋律，全球工業智能發展的最新成果、優秀企業及最佳實踐等得到了集中亮相。不過，無法預料的停機時間
、設備維護仍是眾多工廠和企業所擔心的關鍵。當傳統的設備預防性維護跟不上步伐，高性能模擬技術提供商ADI公司將無線基於條件的檢測（CBM）作為工業4.0落地的重要一環，幫助行業人員預測設備故障、節省企業運營維護成本。

基於狀態監測的幾種分析方法

無論電機、泵還是軸承等，產生的振動、dianliuhewendudoushishenrulejieshebeijiankangzhuangtaideguanjianxinhao。youqishizhendong
，zhezaigongyezhongshifeichangpubiandexianxiang。feizhengchangzhendonghuiyingxianggongyeshebeidejiankangzhuangtai，haihuizengjianenghao、降低機器效率，甚至造成災難性的事故。

振動監測可以進一步隔離機械噪音和電器噪聲，從而提供額外的數據改善機器的診斷。關於振動監測，CBM中的機器狀態分析可以使用各種方法完成。最常見的方法可能是時域分析，頻域分析。

基於時間的分析。在時域振動分析中
，考慮有效值（均方根或簡稱有效值），峰feng值zhi和he振zhen動dong幅fu度du。其qi中zhong
，峰feng值zhi反fan映ying了le電dian機ji軸zhou的de最zui大da偏pian轉zhuan，因yin此ci可ke以yi得de出chu關guan於yu其qi最zui大da負fu載zai的de結jie論lun。相xiang反fan，幅fu度du值zhi描miao述shu了le發fa生sheng振zhen動dong的de幅fu度du並bing識shi別bie異yi常chang衝chong擊ji事shi件jian。

因yin此ci
，有you效xiao值zhi通tong常chang是shi最zui有you意yi義yi的de
，因yin為wei它ta同tong時shi考kao慮lv了le振zhen動dong時shi間jian曆li史shi和he振zhen動dong幅fu度du值zhi。通tong過guo所suo有you這zhe些xie參can數shu對dui電dian動dong機ji速su度du的de依yi賴lai性xing
，可ke以yi獲huo得de均jun方fang根gen振zhen動dong的de統tong計ji閾yu值zhi的de相xiang關guan性xing。這zhe種zhong類lei型xing的de分fen析xi證zheng明ming非fei常chang簡jian單dan
，因yin為wei它ta既ji不bu需xu要yao基ji本ben的de係xi統tong知zhi識shi，也ye不bu需xu要yao任ren何he類lei型xing的de光guang譜pu分fen析xi。

基於頻率的分析。利用基於頻率的分析，通過快速傅裏葉變換（FFT）將時間上變化的振動信號分解成其頻率分量
，得到的幅度與頻率的頻譜圖可以監測特定的頻率成分及其諧波和邊帶。FFT是一種用於振動分析的普遍方法，尤其適用於檢測軸承損壞
，可以為每個頻率分量分配相應的組件。通過FFT，可以濾除由滾動元件和缺陷區域之間的接觸引起的某些故障的重複脈衝的主頻率。

由於它們的頻率成分不同

，可以區分不同類型的軸承損壞（外圈，內圈或滾珠軸承的損壞）。但是為此需要有關軸承，電機和整個係統的精確信息。另外
，FFT過程要求在微控製器中重複記錄和處理振動的離散時間塊，雖然這需要比基於時間的分析更多的計算能力。

適用於CBM的傳感器有哪些？

在工業4.0到來之際，機器的健康監測成為了工業技術領域裏需要認真研究重要課題。為此
，ADI公司推出的基於ADcmXL3021以及ADXL1002等產品的狀態監控解決方案完美解決了相關問題，利用這些解決方案客戶可以快速抓住機會讓現有老舊基礎設施走上工業4.0的快車道。

ADcmXL3021模塊是一套完整的振動檢測係統。利用ADI屢獲殊榮的微機電係統傳感器技術MEMS技術，機器健康數據將被轉化為實時的、可(ke)操(cao)作(zuo)的(de)監(jian)測(ce)用(yong)以(yi)防(fang)止(zhi)工(gong)作(zuo)中(zhong)斷(duan)，將(jiang)高(gao)性(xing)能(neng)振(zhen)動(dong)檢(jian)測(ce)與(yu)多(duo)種(zhong)信(xin)號(hao)處(chu)理(li)功(gong)能(neng)結(jie)合(he)在(zai)一(yi)個(ge)緊(jin)湊(cou)的(de)外(wai)形(xing)中(zhong)，簡(jian)化(hua)了(le)基(ji)於(yu)狀(zhuang)態(tai)監(jian)測(ce)係(xi)統(tong)的(de)智(zhi)能(neng)傳(chuan)感(gan)器(qi)節(jie)點(dian)的(de)開(kai)發(fa)過(guo)程(cheng)，提(ti)高(gao)了(le)安(an)全(quan)性(xing)和(he)降(jiang)低(di)成(cheng)本(ben)。

CBM係統是預防性維護的一個重要組成部分，其加速度計的關鍵指標是低噪聲和寬帶寬。ADcmXL3021模塊擁有MEMS加速度計的超低噪聲密度(25 μg/√Hz)可支持出色的分辨率。寬帶寬(直流至10 kHz，平坦度為5%)可ke以yi在zai多duo個ge機ji器qi平ping台tai上shang跟gen蹤zong關guan鍵jian振zhen動dong特te征zheng
，通tong過guo監jian控kong機ji械xie疲pi勞lao和he故gu障zhang的de早zao期qi指zhi標biao來lai提ti高gao生sheng產chan效xiao率lv並bing減jian少shao設she備bei維wei修xiu，適shi用yong於yu各ge種zhong工gong業ye設she備bei和he運yun輸shu車che輛liang。

除此之外， ADI公司開發的ADXL356 / ADXL357 三軸傳感器係列，同樣適用於CBM應用。它具有非常好的噪音性能和出色的溫度穩定性。盡管它們的帶寬有限為1.5 kHz（諧振頻率= 5.5 kHz），但這些加速度計仍可在低速設備（如風力渦輪機）的狀態監測中提供重要讀數。

與此同時，ADI旗下ADXL100x係列中的單軸傳感器適用於更高帶寬。它們在極低的噪聲水平下提供高達24 kHz（諧振頻率= 45 kHz）的帶寬和高達±100 g的g範圍。由於帶寬高，可以使用該傳感器係列檢測旋轉機器中發生的大多數故障（滑動軸承損壞，不平衡，摩擦
，鬆動
，齒輪缺陷
，軸承磨損和氣蝕）。

基於狀態監測的現狀與未來

需要指出的是，無論條件監控的類型如何，即使采用最智能的監控概念，都不能100％保證不會出現意外停機

、故(gu)障(zhang)或(huo)安(an)全(quan)等(deng)風(feng)險(xian)，但(dan)這(zhe)些(xie)努(nu)力(li)足(zu)以(yi)減(jian)少(shao)風(feng)險(xian)的(de)出(chu)現(xian)。正(zheng)因(yin)為(wei)如(ru)此(ci)，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)基(ji)於(yu)狀(zhuang)態(tai)的(de)監(jian)測(ce)正(zheng)在(zai)成(cheng)為(wei)工(gong)業(ye)界(jie)的(de)一(yi)個(ge)關(guan)鍵(jian)話(hua)題(ti)
，它(ta)被(bei)視(shi)為(wei)未(wei)來(lai)生(sheng)產(chan)設(she)施(shi)可(ke)持(chi)續(xu)成(cheng)功(gong)的(de)明(ming)確(que)先(xian)決(jue)條(tiao)件(jian)。

許多工業企業已經認識到CBMzuoweichenggongyinsudezhongyaoxing

，jiangqishiweiweilaiyewudeguanjian。suizhejishudejinbu
，yucexingweihufangshibijiangzhanjuzhudaodiwei
，jiezhuzhuanyonggongjujiruanjian，faxianwenti
、準確地預判問題，將會越來越普及。總之
，鑒於機器運行時間較長帶來的高產量和收益，現階段對CBM硬件和軟件的投資已然值得。

而具體到傳感器方麵，為了能夠廣泛使用傳感器進行狀態監測，有兩個因素非常重要：低成本和小尺寸。在以前經常使用壓電傳感器的地方，如今越來越多地使用基於MEMS的加速度計。它們具有更高的分辨率
，出色的漂移和靈敏度特性以及更好的信噪比，並且能夠檢測幾乎低至直流範圍的極低頻振動。

無論是工業4.0、工業互聯網還是中國製造2025，三者的本質都指向一個核心——智能製造。當前，工業4.0的實現形式是基於條件的監控，而精確、實時的機器健康監測可以大大減少停機時間和維護成本。作為業界卓越的半導體公司
，ADI MEMS振動傳感器與其精密轉換器、線性、隔離和電源技術相結合
，用於為工業4.0應用中的基於條件監測提供高品質機器健康數據，從而最大限度地延長機器的正常運行時間以及最大限度地提高效率，加速實現工業4.0。