傳感器在工業(yè)4.0預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用

工業(yè)預(yù)測(cè)性維護(hù)概念存在已久，最早可以追溯到人們第一次說(shuō)“機(jī)器很快就會(huì)壞了”的時(shí)候。從給手表內(nèi)部的軸承加注潤(rùn)滑油，到養(yǎng)護(hù)維修大型發(fā)電設(shè)備，從簡(jiǎn)單的家電，到復(fù)雜的空間站，預(yù)測(cè)性維護(hù)無(wú)處不在。

早期預(yù)測(cè)性維護(hù)在很大程度上依賴(lài)技工的專(zhuān)長(zhǎng)和直覺(jué)來(lái)解決問(wèn)題或診斷故障，而今天的先進(jìn)診斷設(shè)備和工業(yè) 4.0 技術(shù)增加了電子傳感器和機(jī)械傳感器，能夠更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并診斷問(wèn)題。傳感器已成為預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用的重要組件。

Figure 1 -- Typical PM Application in Industry 4.0

圖 1—工業(yè) 4.0 中的典型預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用

作為工業(yè) 4.0 的重要組成部分，本地決策系統(tǒng)在設(shè)備內(nèi)或附近收集傳感器數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)做出正確判斷，幫助檢修人員提前發(fā)現(xiàn)昂貴、復(fù)雜的可能是遠(yuǎn)程設(shè)備出現(xiàn)的小問(wèn)題，避免釀成大事故。這個(gè)功能要求傳感器必須具有邊緣處理［13］能力和人工智能 （AI），因?yàn)槿斯ぶ悄苁穷A(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。通過(guò)直接在傳感器或主控制器上實(shí)現(xiàn)AI 和邊緣處理，例如，STM32［8］ 中的 FP-AI-MONITOR1［7］，可以在本地執(zhí)行數(shù)據(jù)分析決策。

圖 1所示是一個(gè)典型的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用示意圖，其中，傳感器檢測(cè)設(shè)備產(chǎn)生的信息并將數(shù)據(jù)傳給主控制器。在工業(yè)3.0 中，描述機(jī)器狀況的原始傳感器數(shù)據(jù)直接傳輸給操作員，不涉及任何本地處理或決策任務(wù)。在工業(yè) 4.0 中，主控制器在本地處理傳感數(shù)據(jù)，在本地做出決策。如果發(fā)送條件沒(méi)有滿(mǎn)足特定的通知標(biāo)準(zhǔn)，主控制器允許無(wú)線(xiàn)連接模塊部分睡眠。操作員僅在收到云端的通知消息后才開(kāi)始介入。這種方法減少了傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，降低了本地傳感器節(jié)點(diǎn)的功耗。

更深入地講，實(shí)現(xiàn)這個(gè)感知決策模塊有四個(gè)關(guān)鍵步驟： 重要參數(shù)識(shí)別; 數(shù)據(jù)分析; 傳感器選擇和決策樹(shù)位置選擇。

1） 重要參數(shù)識(shí)別

許多參數(shù)可以指示機(jī)器的健康狀況。設(shè)計(jì)人員需要根據(jù)這些參數(shù)的特性和預(yù)測(cè)機(jī)器狀態(tài)的能力來(lái)篩選重要參數(shù)。在圖 2 的應(yīng)用場(chǎng)景中，聲學(xué)、溫度和物理振動(dòng)加速度等參數(shù)都可以指示機(jī)器的重型軸承的磨損情況。設(shè)計(jì)人員將研究分析哪些參數(shù)可以用于預(yù)測(cè)軸承 60%健康狀態(tài)。最理想的是，只用一個(gè)參數(shù)就足以提供最有意義的信息，并讓決策樹(shù)能夠判斷軸承健康狀況已達(dá)到60%。

在這個(gè)示例中，機(jī)器的健康狀況分為四個(gè)階段，如表 1 所示：

表 1——機(jī)器健康狀態(tài)分期

圖 2 – 重要參數(shù)與機(jī)器健康狀況的關(guān)系

設(shè)定當(dāng)重型軸承達(dá)到60%健康狀況時(shí)發(fā)出預(yù)警，我們捕獲了加速度、超聲波和溫度與時(shí)間（周）的關(guān)系并繪制成圖，以便分析研究重要參數(shù)，如圖2所示，三個(gè)參數(shù)都可以指示軸承的磨損狀況。研究發(fā)現(xiàn)如下：

當(dāng)軸承在t3 之后進(jìn)入損壞階段時(shí)，加速度數(shù)據(jù)給出強(qiáng)烈信號(hào)。但是，它不能很好地跟蹤 t3之前的健康狀態(tài)，也就是不能有效記錄機(jī)器達(dá)到50%健康狀況前的狀況，這意味著我們無(wú)法在軸承損壞前準(zhǔn)確地預(yù)判機(jī)器的健康狀況，所以，僅依靠加速度計(jì)的指示信息不足以預(yù)測(cè)早期磨損程度。

直到軸承進(jìn)入損壞階段t4，溫度數(shù)據(jù)才能準(zhǔn)確地跟蹤軸承的健康狀況。不管什么原因引起軸承損壞，溫度參數(shù)都不能在摩擦力急劇增加之前給出軸承損壞的明顯信號(hào)。

超聲參數(shù)可以有效地跟蹤軸承的健康狀況，最早在 t1 時(shí)就能發(fā)出信號(hào)。隨著摩擦力增加，當(dāng)軸承達(dá)到60%健康狀況時(shí)，它會(huì)發(fā)出一個(gè)明顯信號(hào)。 然而，從繪制的數(shù)據(jù)圖看，當(dāng)軸承健康在 t3 左右下降到 50% 以下時(shí)，超聲波信號(hào)開(kāi)始失去對(duì)機(jī)器健康狀況的跟蹤，這是因?yàn)檩S承嚴(yán)重磨損并破裂，極大地改變了軸承的特性，并導(dǎo)致軸承的振動(dòng)曲線(xiàn)超出了超聲掃描范圍。這個(gè)階段的強(qiáng)烈的振動(dòng)恰好可以被加速度計(jì)感知到。

從這個(gè)示例不難看出，超聲檢測(cè)是預(yù)測(cè)性維護(hù)實(shí)現(xiàn)60%健康狀況預(yù)警的重要參數(shù)。

2） 數(shù)據(jù)分析

一旦確定了重要參數(shù)，下一步就是研究數(shù)據(jù)概要信息。設(shè)計(jì)人員必須評(píng)測(cè)不同的數(shù)據(jù)處理能力和 人工智能算法，才能可靠地預(yù)測(cè)機(jī)器的健康狀況。

有許多數(shù)據(jù)處理方法可用實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)處理方法可分為兩大類(lèi)：時(shí)域和頻域［9］。每種方法都有各種的優(yōu)缺點(diǎn)。

時(shí)域方法簡(jiǎn)單易懂，算力要求低。傳感器的輸出始終在時(shí)域范圍內(nèi)。時(shí)域信號(hào)的均方根 （RMS）、平均值或峰值檢測(cè)是典型的跟蹤值。比較原始數(shù)據(jù)或處理后數(shù)據(jù)的閾值或幅度可以獲得決策標(biāo)志。這種方法的缺點(diǎn)是它僅適用于簡(jiǎn)單的波形分析。在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，有些數(shù)據(jù)分析是很復(fù)雜的，因?yàn)樗鼈兛赡馨煌瑱C(jī)械部件的振動(dòng)和其他機(jī)器的環(huán)境振動(dòng)。圖 3 所示是在時(shí)域中的數(shù)據(jù)分析示例。

圖 3 - 時(shí)域加速波形示例

在這個(gè)例子中，電機(jī)不平衡產(chǎn)生的振動(dòng)幅度遠(yuǎn)大于輸出軸產(chǎn)生的振動(dòng)幅度。如果采用RMS或平均值或其他的時(shí)域信號(hào)處理方法，傳感器是不能有效地識(shí)別輸出軸的振動(dòng)程度。

圖 4 -由多個(gè)波形組成的復(fù)雜波形

不過(guò)，有一個(gè)強(qiáng)大的信號(hào)處理方法可以管理復(fù)雜的信號(hào)。這種類(lèi)型的復(fù)雜波形是由多個(gè)簡(jiǎn)單波形組成，如圖 4 所示?？焖俑道锶~變換 （FFT） 是一個(gè)有效的波形分析工具，可將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻域數(shù)據(jù)，把不同部件產(chǎn)生的振動(dòng)置于不同頻譜中，如圖 5 所示。

圖 5 - 頻譜

傅里葉變換方法把不同源的振動(dòng)幅度分成不同的頻譜。除傅里葉變換之外，數(shù)據(jù)處理還可以利用其他的技術(shù)方法，例如，平均值、RMS、峰值、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)過(guò)濾，為決策樹(shù)提供更可靠的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更智能的決策。

參數(shù)識(shí)別和數(shù)據(jù)分析需要一些工具，下面是一些常用工具：

a） 專(zhuān)業(yè)測(cè)量工具

可以使用現(xiàn)成的專(zhuān)業(yè)測(cè)量設(shè)備獲取準(zhǔn)確而詳細(xì)的測(cè)量數(shù)據(jù)，要求苛刻的高精度應(yīng)用強(qiáng)烈推薦采用這類(lèi)專(zhuān)業(yè)級(jí)測(cè)量設(shè)備。

b） 評(píng)估演示套件

意法半導(dǎo)體等傳感器廠商提供免寫(xiě)軟件的評(píng)估套件（圖 6）。這些小主板，例如，STEVAL-MKI109V3，具有插接傳感器板卡的插座。設(shè)計(jì)人員可以選擇把喜歡的傳感器板卡插到主板上。有些廠商還提供用于控制傳感器的圖形用戶(hù)界面 （GUI）軟件。這些GUI軟件可以存取傳感器的全部寄存器，配置和檢索數(shù)據(jù)，不用寫(xiě)代碼，并提供實(shí)用的數(shù)據(jù)處理運(yùn)算功能，例如，傅里葉變換FFT 就是其中的一個(gè)功能（圖 7）。

圖 6 -- STEVAL-MKI109V3評(píng)估板與傳感器板卡的連接

圖 7 -- STEVAL-MKI109V3 GUI 截屏

若評(píng)估傳感器的特性功能及其適用性，建議使用免寫(xiě)代碼的評(píng)估板。這些板卡還可以執(zhí)行初始數(shù)據(jù)采集，啟動(dòng)工程算法和數(shù)據(jù)分析過(guò)程。如果到了后面的原型開(kāi)發(fā)或概念驗(yàn)證階段，傳感器廠商可能會(huì)提供另一個(gè)強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)工具，以大幅簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)任務(wù)，縮短開(kāi)發(fā)周期。以STWIN 開(kāi)發(fā)套件為例：

c） STWIN 無(wú)線(xiàn)工業(yè)節(jié)點(diǎn) （STEVAL-STWINKT1B）［10］［11］ 是一個(gè)開(kāi)發(fā)套件和參考設(shè)計(jì)，可簡(jiǎn)化工況監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等先進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用原型開(kāi)發(fā)和測(cè)試。

圖 8 -- STEVAL-STWINKT1B

圖 9 - SensorTile Box與手機(jī)交互

STWIN 開(kāi)發(fā)套件基于STM32超低功耗微控制器，集成各種工業(yè)級(jí)傳感器，包括慣性傳感器（振動(dòng)傳感器、加速度計(jì)、6 軸 IMU、磁傳感器）、環(huán)境傳感器（高精度溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器）和高性能傳聲器（數(shù)字傳聲器和模擬傳聲器，有超聲波感應(yīng)功能），支持各類(lèi)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，尤其是與振動(dòng)分析相關(guān)的監(jiān)測(cè)。該開(kāi)發(fā)套件還配有豐富的軟件包和優(yōu)化的固件庫(kù)，以及云端儀表板應(yīng)用程序，以加快端到端整體解決方案的設(shè)計(jì)周期。

該套件板載Bluetooth？ 低能耗無(wú)線(xiàn)連接模塊，并可以插接一塊Wi-Fi無(wú)線(xiàn)連接子板 （STEVAL-STWINWFV1）。有線(xiàn)連接可以通過(guò)板載 RS485 收發(fā)器實(shí)現(xiàn)。

3） 傳感器選型

手頭有了數(shù)據(jù)分析工具后，下一步就是選擇合適的傳感器：

a） 根據(jù)1） 中發(fā)現(xiàn)的重要參數(shù)選擇傳感器類(lèi)型

意法半導(dǎo)體提供加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)、振動(dòng)傳感器、傳聲器、壓力傳感器、濕度傳感器、溫度傳感器、激光傳感器、紅外傳感器等各種傳感器。工業(yè)級(jí)傳感器通常提供更高的性能和精度、更好的溫度和時(shí)間穩(wěn)定性，甚至提供產(chǎn)品生命周期保證。

b） 根據(jù)2） 中發(fā)現(xiàn)的最大測(cè)量范圍和靈敏度或重要頻率范圍（帶寬）選擇傳感器量程;

每個(gè)傳感器都有自己的最大量程和頻響帶寬。設(shè)計(jì)人員必須仔細(xì)研究這兩個(gè)參數(shù)，以選擇最適合的傳感器。圖 9 顯示了一系列我們?yōu)轭A(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用場(chǎng)景推薦的型號(hào)。

圖 10 – 根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景選擇傳感器

4） 決策樹(shù)位置選擇

作為業(yè)界公認(rèn)的 MEMS 技術(shù)先驅(qū)，意法半導(dǎo)體率先在傳感器產(chǎn)品中嵌入邊緣處理功能。設(shè)計(jì)人員可以給傳感器中的邊緣處理分區(qū)或?qū)⒃谥骺刂破鲀?nèi)嵌入決策樹(shù)。最佳選擇取決于數(shù)據(jù)處理和決策樹(shù)的復(fù)雜程度。意法半導(dǎo)體傳感器中的決策功能分為三類(lèi)：

嵌入式簡(jiǎn)單邏輯

意法半導(dǎo)體MEMS 傳感器都有簡(jiǎn)單的嵌入式閾值比較邏輯功能。振幅和時(shí)間窗口閾值一旦達(dá)到預(yù)設(shè)值，就會(huì)觸發(fā)中斷標(biāo)志。

有限狀態(tài)機(jī) （FSM）［6］

狀態(tài)機(jī)是用于設(shè)計(jì)邏輯連接的數(shù)學(xué)抽象方法（圖 10）。FSM 是一種由預(yù)定數(shù)量的狀態(tài)和狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換組成的行為模型，類(lèi)似于流程圖。傳感器可以設(shè)為用戶(hù)定義模式一旦滿(mǎn)足，就立即生成決策標(biāo)志。為了便于實(shí)現(xiàn)決策功能，意法半導(dǎo)體有些傳感器嵌入了16 狀態(tài)機(jī)。

圖 11 - 傳感器的嵌入式有限狀態(tài)機(jī)

機(jī)器學(xué)習(xí)核心 （MLC）［5］

MLC機(jī)器學(xué)習(xí)核心不是用來(lái)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的，所以它不能做有限狀態(tài)機(jī)的工作。MLC 確實(shí)可以將一些原本應(yīng)在應(yīng)用處理器上運(yùn)行的低密度算法轉(zhuǎn)移到 MEMS 傳感器上，從而顯著降低系統(tǒng)功耗。當(dāng)數(shù)據(jù)模式與用戶(hù)定義的一個(gè)類(lèi)集合匹配時(shí)，MLC 可以識(shí)別這些數(shù)據(jù)模式。傳感器使用包含濾波器的可配置的專(zhuān)用計(jì)算模塊和在用戶(hù)設(shè)定的固定時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算出來(lái)的特征來(lái)過(guò)濾輸入數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)處理的基本原理是通過(guò)一系列可配置的節(jié)點(diǎn)以“如果-那么-否則”為條件比較預(yù)設(shè)閾值和“特征”值的邏輯處理過(guò)程（圖 11）。

圖 12 - 傳感器的MLC內(nèi)的決策過(guò)程

總之，作為工業(yè) 4.0應(yīng)用的基本組成部分，傳感器是預(yù)測(cè)性維護(hù)中必不可少的組件，并且，利用內(nèi)置的智能功能，傳感器可以降低主控制器的負(fù)荷，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的能效。作為 MEMS 傳感器行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，意法半導(dǎo)體提供全系列的傳感器（加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)、振動(dòng)傳感器、傳聲器、壓力傳感器、濕度傳感器、溫度傳感器、激光傳感器和紅外傳感器等）。在預(yù)測(cè)性維護(hù)等應(yīng)用領(lǐng)域，這個(gè)范圍廣泛的產(chǎn)品在創(chuàng)新概念和實(shí)際應(yīng)用之間架起了一座重要的橋梁。