对先进状态监测领域的重要见解

用于监测、诊断和预测机器健康状况的新技术不断涌现。新的工业物联网供应商似乎每月都会出现在人们的关注范围内。传感器技术出现的频率较低，但常见工业测量的新选择已成为一个活跃的投资领域。当然，您不能错过人工智能世界中以某种形式出现的所有新主张、平台和工具。

本文是一位技术专家对物联网技术的持续讨论，旨在帮助了解、澄清和揭开特定于状态监测和预测性维护行业的新产品的神秘面纱。
 

超越振动？

有人提出这样的问题：为什么油况等常见工业传感器没有更多的无线传感器选择？

这是一个公平的问题。部分答案在于核心传感器技术的可用性。振动无线传感器选择的爆炸式增长不仅得益于无线协议（例如 BLE）的改进，还得益于提高了振动测量性能的低成本芯片级 MEMS 加速度计。 MEMS 帮助具有物联网能力但在传统振动测量方面经验较少的公司进入工业状态监测市场。

尽管在大学实验室中可以找到能够突破健康油或润滑的各种指标（例如是否存在颗粒或水分、酸度、TAN/TBN、粘度等）的传感器，但对市售油状况监测传感器的调查显示，大型外壳消耗工业级电源（即 10 至 30 VDC）的电力，而这些电源并不特别支持无线传输。

尽管如此，工业物联网供应商仍在尝试通过在其无线振动产品组合中添加传感器“集线器”拓扑来满足行业传感需求。这些集线器基本上是无线桥接器，具有接受模拟输入的端口，适合连接常用工业传感器的输出并将其数字化。此功能有助于扩展状态监测系统可用的传感器套件。

目前可用的工业物联网中心可以将与油温和湿度、压力、温度探头、超声波、电流和机器旋转成比例的传感器信号数字化，然后通过与产品组合中的振动传感器相同的网络将其传输和显示到云或移动应用程序。

图 1.KCF Technologies 无线集线器（左）提供 IEPE 传感器端口以及转速、超声波和油质量/湿度。 Petasense WIFI 集线器（右）提供支持超声波、电流、压力、振动（三轴和 IEPE）和 RTD 温度的端口。

此外，工业物联网供应商还提供润滑维护工具，例如收集润滑数据并在现有仪表板上记录振动所需的操作。

图 2. Ijssel 的 UpTimeWorks 面向润滑的 PdM 服务开发了无线振动传感，其数据可在同一仪表板上与油维护一起使用（左图）。舍弗勒最近发布的 OPTIME C1 加油机能够通过无线连接进行液位监控、NFC 调试和油类型信息，并通过显示振动传感器传输数据的相同仪表板提供数据（右）。

尽管取得了这些进展，但很明显，油样的数据收集和分析将继续由合格的专家提供服务，而传感器和工业物联网工具的开发是为了提高效率——就像今天的振动状态监测一样。
 

人工智能的作用——我们做到了吗？

如今，打开网站或社交媒体平台很难不看到有关人工智能 (AI) 的标题。但是，在这一点上，这句话的真正含义是什么，特别是对于工业维护界来说？过去五到十年内，几家进入状态监测市场的工业物联网供应商大力推广其振动传感系统的人工智能功能。这种能力是否如许多人所希望的那样改变了游戏规则？

首先，让我们更深入地了解一些供应商描述的功能，以及一些数据工程方法实际应用于预测维护的案例研究。

图 3. 无线供应商提供某种形式的基于人工智能的诊断。从左到右 - Symphony Industrial、Petasense、Nanoprecise 和 Augury。
 

数据驱动方法在几个方面与经典振动信号处理不同。基本统计数据可以应用于振动波形，以创建多个条件“指标”，每个指标对机器行为的某些方面特别敏感。

数据工程还将尝试从多个数据源创建健康指标。通过揭示哪个因素对整体健康指标的变化负有最大责任，诊断将在一定程度上发挥作用。

资产主题专家和数据工程师之间的合作可以将故障覆盖范围扩大到旋转设备常见的异常情况。当数据工程方法应用于现有的过程控制信号而不应用新的仪器时，也证明了良好的结果。

当经验分析师查看振动频谱时，可以揭示有关电机或泵最薄弱部件的很多信息，但这种高度可视化的诊断实践并不容易扩展。相比之下，数据驱动的机器诊断方法具有可重复性和可扩展性。

一旦经过适当的训练，各种机器学习算法将日复一日地以相同的方式执行[1]。

图 4。根据振动、压力和流量导出的运行状况指示器模型用于监控泵的运行状况。主要贡献指标将表明不同的新兴异常。
 

电池寿命，正面和中心

在网络上搜索有关电池寿命的文献会产生大量有关电动汽车的讨论，但关于 IIoT 电池的作用和行为的信息却很少。

电池本身是通过电化学方式存储和传输电荷的复杂设备，这不仅意味着传输电荷的能力取决于温度等环境条件，还取决于与应用相关的其他因素。美国北部的每个车主都知道电池不喜欢寒冷的天气。但他们对负载电流影响电池容量的方式了解多少，或者如果电池完全耗尽，容量会发生什么变化？

查看无线振动传感器产品的规格，可以清楚地看出性能取决于操作条件和特定应用。但解释适用于电池寿命规格的有时模糊的条件可能并不容易。

图 5。电池的充电能力取决于工作条件，例如温度和平均电流负载。电池测试的测量标准（例如截止电压或放电深度 (DOD)）也是估算容量的关键。 （图片来源：Saft Batteries）

一般来说，对于工业物联网应用，环境变量包括预期的传输距离（无线电功率）、设施中的许多金属障碍物（由于接收错误而重复传输）、无线电协议的效率以及传输的数据量。振动测量是一种与其他测量不同的被测量。

经验丰富的分析师希望自己分析波形，对于转速较慢的机器，这可能意味着采样长度为几秒的高分辨率振动测量，从而传输的数据远多于当前温度。

正如人们所预料的那样，由于连接网关和传输数据消耗了更多的能量，因此总费用随着传输距离的增加而增加。振动传感器通常配置为 24 小时内有限的传输，这也意味着“睡眠”模式在该期间消耗的电流占主导地位。这种最小电流消耗包括电路泄漏，在半导体中，电路泄漏会随着温度的升高而增加。

这两种效应都会要求每个传输周期提供更多电量，从而缩短电池寿命。

现场测试无线振动传感器的样本数据显示了无线传感器电池寿命的变化，如下数据所示。各种条件下 24 小时内消耗的总电量表明，消耗的电量随着距离和工作温度的增加而增加。

图 6。现场测试一些无线振动传感器的一些初步结果。正如预期的那样，消耗的总电量随着传输距离和工作温度的增加而增加。
 

摘要

PdM 工具箱中添加的 IIoT 功能为服务提供商提供了更频繁的测量，以帮助密切监控不安全或难以手动访问的机器。通过工业物联网收集的数据也可以更方便地远程访问和方便地进行分析，并且可以馈送到先进的数据处理平台，与来自其他传感器的数据相结合，从而获得更全面的诊断视图。

与任何复杂的工具一样，如果不进行一定范围的试点研究，几乎不可能了解该技术在您的环境中的表现。在购买任何设备之前，通过系统规格的论文研究来整理可用的系统可能是一项不错的投资，特别是如果您不太熟悉新技术的优点和局限性。

[1] 假设机器的基本操作模式不变。一致的条件对于振动状态指标的有效趋势也是必要的。