电子发烧友网为什么说传感器技术是物联网的关键技术？
工厂自动化和总体效率理所当然地受到巨大的关注 ， 原因不仅是生产率提高（哪怕一点点）能带来正面效益 ， 而且同样重要的是 ， 它能降低或消除设备停工造成的严重损失 。 现在 ， 我们可以不用仰赖分析技术的进步来洞察可用统计数据以预测维护需求 ， 或者简单地依靠加强对技术人员的培训 ， 而是可以通过检测与无线传输技术的进步实现真正实时的分析和控制 。
精密的工业生产过程越来越依赖于电机和相关机械设备高效可靠、始终如一的运作 。 机器设备的不平衡、缺陷、紧固件松动和其它异常现象往往会转化为振动 ， 导致精度下降 ， 并且引发安全问题 。 如果置之不理 ， 除了性能和安全问题外 ， 若导致设备停机修理 ， 也必然会带来生产率损失 。 即使设备性能发生微小的改变 ， 这通常很难及时预测 ， 也会迅速转化为重大的生产率损失 。
本文插图
众所周知 ， 过程监控和基于状态的预见性维护是一种行之有效的避免生产率损失的方法 ， 但这种方法的复杂性与其价值不相上下 。 现有方法存在局限性 ， 特别是涉及到分析振动数据（无论以何种方式获得）和确定误差源时 。
典型数据采集方法包括安装在机器上的简单压电传感器和手持式数据采集工具等 。 这些方法存在多种局限性 ， 特别是与理想的全面检测与分析系统解决方案相比较 ， 后者可以嵌入机器上或机器中 ， 并能自治工作 。 下面深入讨论这些局限性及其与理想解决方案——自治无线嵌入式传感器——的对比 。 对完全嵌入式自治检测元件的复杂系统目标的选项分析可以分为十个不同方面 ， 包括实现高重复度的测量、精确评估采集到的数据、适当的文档记录和可追溯性等 ， 下面将对各方面进行说明并探讨可用方法与理想方法 。
精确且可重复的测量
现有手持式振动探头在实现方法上具备一些优势 ， 包括不需要对终端设备做任何修改 ， 而且其集成度相对较高 ， 尺寸较大 ， 可提供充足的处理能力和存储空间 。 然而 ， 它的一个主要局限是测量结果不可重复 。 探头位置或角度稍有改变 ， 就会产生不一致的振动剖面 ， 从而难以进行精确的时间比较 。 因此 ， 维护技术人员首先需要弄清所观察到的振动偏移是由机器内部的实际变化所致 ， 还是仅仅因为测量技术的变化所致 。 理想情况下 ， 传感器应当结构紧凑并且充分集成 ， 能够直接永久性地嵌入目标设备内部 ， 从而消除测量位置偏移问题 ， 并且可以完全灵活地安排测量时间 。
测量的频率和时间安排
在高价值设备的生产设施中 ， 例如制造敏感电子器件时 ， 过程监控极为有益 。 这种情况下 ， 装配线的微小偏移不仅可能导致工厂生产率下降 ， 而且可能使最终设备的关键规格发生偏移 。 手持式探头方法的另一个明显的局限是无法实时指出有问题的振动偏移 。 多数压电传感器同样如此 ， 其集成度一般非常低（某些情况下仅有一个传感器） ， 需要将数据传送到其它地方进行分析 。 这些器件需要外部干预 ， 因此可能会错过一些事件和振动偏移 。 自治传感器处理系统则不然 ， 它内置传感器、分析、存储和报警功能 ， 同时仍然小到足以嵌入设备中 ， 能够在第一时间告知振动偏移 ， 并且最佳地显示基于时间的状态趋势 。
了解数据
上述嵌入式传感器发出实时通知的构想 ， 只有采用频域分析才能实现 。 通常 ， 任何设备都有多种振动源 ， 如轴承缺陷、不平衡和齿轮啮合等 ， 此外还有设计带来的振动源 ， 例如钻孔机或压制机在正常工作过程中产生的振动 。 基于时间的分析会产生一个综合所有这些振动源的复杂波形 ， 在进行FFT分析之前 ， 它提供的信息难以辨别 。 多数压电传感器解决方案依赖外部FFT计算和分析 。 这不仅使得实时通知毫无可能 ， 而且将大部分额外设计工作推给了设备开发商 。 但是 ， 如果传感器内嵌FFT分析功能 ， 就能即时确定振动偏移的具体来源 。 这样一种完全集成的传感器元件还能缩短设备开发商6到12个月的开发时间 ， 因为它功能完备、简单有效、自治工作 。
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