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传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

2018-08-17 10:37
来源: 微迷网

大众对振动传感器的要求

想要将振动传感器更广泛地使用于状态监测,有两个因素非常重要:低成本和小尺寸。以前压电传感器较为常见,如今基于MEMS技术的加速度计使用范围越来越广。加速度计具有更高的分辨率、出色的漂移速度、极强的灵敏度和更高的信噪比,还可以检测到接近直流范围的极低频振动。同时,它们又非常节能,这就是为什么加速度计也是由电池供电的无线监控系统的理想选择。

与压电传感器相比,振动传感器的另一项优势是可以将整个系统集成在一起(系统级封装,简称SiP)。SiP解决方案正在通过整合其他重要功能而不断发展,形成智能系统:模数转换器、可用于特定预处理应用的嵌入式固件中的微控制器、通信协议和通用接口,同时还具备各种保护功能。

集成保护功能非常重要,因为当作用在传感器元件上的力过大时,将会导致传感器损坏甚至报废。当集成检测装置检测到作用力超过正常范围时,会发出警报或直接停用陀螺仪中的传感器元件,通过关闭陀螺仪内部时钟,以此来保护传感器元件。SiP解决方案如图3所示。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图3:MEMS系统级封装(左下方)

随着CBM领域的需求增加,人们对传感器的要求也在增加。对于实用的CBM,有关传感器测量范围(满量程范围,简称FSR)的要求已经部分大于±50 g。

因为加速度与频率的平方成正比,所以较快的频率可以相对较快地达到加速度。公式1证明了这一点:

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

变量a代表加速度,f代表频率,d代表振动幅度。因此,我们假设有1kHz的振动,那么1μm的振幅就产生了39.5g的加速度。

关于噪声性能,在尽可能宽的频率范围内,从接近直流电的极低频率到中间水平为两位数的千赫频率范围,其数值应该相对比较低,因此,除了其它人为因素之外,轴承噪声也可以在非常低的速度下检测到。然而,正是在这个问题上,目前振动传感器的制造商面临着巨大挑战,特别是对于多轴传感器。只有少数制造商能够提供足够的低噪声传感器,带宽大于2kHz,可适用于多轴感测。

ADI公司ADXL100x系列中的单轴传感器适用于更高的带宽。它们在极低噪声水平下,可提供高达24kHz的带宽(共振频率=45kHz),以及高达±100g的测量范围。由于带宽高,大多数发生在旋转机械中的故障(如滑动轴承损坏、器械不稳、运行摩擦、零件松动、齿轮齿缺陷、轴承磨损和气蚀等)都可以通过该传感器系列来检测。

CBM的可行性分析方法

我们可以通过各种方法进行CBM中的机器状态分析。最常用的可能是如下三种:时域分析、频域分析和时频结合分析。

1. 时域分析

在时域振动分析中,我们需要考虑到有效值(均方根,或简称rms)、峰峰值和振幅(见图4)。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图4:谐波振动信号的振幅、有效值和峰峰值

峰峰值反映了电机轴的最大挠度值,因此可以通过其算出最大负载值。相比之下,振幅值是指振动的幅度,通过这个数值可以识别出是否有异常的冲击事件。然而,振幅值不考虑振动事件期间的持续时间或产生的能量,也不考虑其破坏力。因此,有效值通常是最有意义的,因为它同时考虑了振动时程和振幅值。所以,RMS振动统计阈值的相关性可以通过这些参数对电机速度的依赖关系来获得。

这个类型的分析证明非常简单,因为它既不需要基本的系统知识,也不需要任何类型的光谱分析。

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