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电子发烧友网为什么说传感器技术是物联网的关键技术？( 二 )


数据访问和传输
嵌入式检测能够完美地提供精确实时的趋势数据 ， 但这并不会提高向远程过程控制器或操作员传输数据的复杂性 。 嵌入式FFT分析的前提显然也是模拟传感器数据已经过调理并转换为数字数据 ， 以便简化数据传输 。 事实上 ， 目前使用的多数振动传感器解决方案仅提供模拟输出 ， 导致信号质量在传输过程中降低 ， 更不用说离线数据分析的复杂性（上文已讨论） 。 考虑到要求振动监控的多数工业设备往往存在于高噪声、运动、无法接近、甚至危险的环境中 ， 因此业界迫切希望降低接口线缆的复杂性 ， 并且同样在源端执行尽可能多的数据分析工作 ， 以便捕捉到尽可能准确的设备振动状态信息 。 具有无线传输能力的传感器节点不仅有利于立即访问 ， 而且可大大简化传感器网络的部署并显著降低成本 。
数据方向性
现有的许多传感器解决方案是单轴压电传感器 。 这些传感器不提供方向信息 ， 因而会限制我们对设备振动剖面的了解 。 缺乏方向性导致需要噪声非常低的传感器以便提供所需的分辨能力 ， 这又会影响成本 。 多轴MEMS传感器则不同 ， 如果各轴精密对准 ， 确定振动源的能力将大幅提高 ， 同时也有助于降低成本 。
传感器的位置和分布
设备的振动剖面非常复杂 ， 随时间而变化 ， 并且还会因设备材料和位置不同而有所差异 。 确定在哪里放置传感器当然非常重要 ， 其主要决定因素是设备类型、环境和设备的寿命周期 。 采用现有的高成本传感器元件时 ， 探测点仅限于几个或一个 ， 这个问题显得更加重要 。 这会导致前期开发时间显著延长 ， 因为需要通过反复实验来确定最佳位置 。 但在大多数情况下 ， 其后果是采集的数据量和数据质量会受到影响 。 幸运的是 ， 现在已有集成度更高而成本大幅降低的传感器探头可用 ， 每个系统可以放置多个探头 ， 从而缩短前期开发时间和成本 ， 或者使用数量更少、成本更低的探头就能满足要求 。
适应寿命周期变化
手持式监控系统方法可以根据时间变化（周期、数据量等）进行调整 ， 而要在嵌入式传感器中提供同样的基于寿命周期的调整 ， 必须在前期设计和部署阶段就给予关注 ， 实现所需的可调整功能 。 无论采用何种技术 ， 传感器元件都是很重要的 ， 但更重要的是传感器周围的信号调理和处理电路 。 信号/传感器调理和处理不仅取决于具体的设备 ， 而且取决于设备的寿命周期 。 这在传感器设计中涉及到多种重要考虑因素 。 首先 ， 模数转换处理最好尽早进行（在传感器头部 ， 而不是在设备之外） ， 以便支持系统内配置和调整 。 理想的传感器应提供一个简单的可编程接口 ， 通过快速基线数据采集来简化设备设置、滤波操作、报警编程和不同传感器位置的试验 。 对于现有的简单传感器 ， 即使它们可以在设备设置时进行配置 ， 但传感器设置仍然必须做出一些牺牲 ， 以便适应设备在整个寿命期间的维护重点的变化 。 例如 ， 传感器应针对设备故障可能性较小的早期阶段进行配置 ， 还是针对故障可能性较大且更具危害性的晚期阶段进行配置最好使用可在系统内编程的传感器 ， 以便随着寿命周期的变化而调整配置 。 例如 ， 早期的监控相对比较稀疏 ， 功耗最低；观察到变化（警告阈值）后 ， 重新配置为频繁监控模式（监控周期由用户设置）；除了连续监控以外 ， 还根据用户设置的报警阈值提供中断驱动的通知 。
传感器适应设备寿命周期中的变化 ， 在一定程度上取决于对基线设备响应的了解 。 利用简单的模拟传感器就能获得基线设备响应 ， 即让操作人员进行测量 ， 执行离线分析 ， 并将此数据与适当的标志一起离线存储在特定设备和探头位置上 。 更好且更不易出错的方法是将基线FFT存储在传感器头部 ， 这样数据永远不会误放 。 基线数据还有助于确定报警电平 ， 该值最好也是直接在传感器上编程设置 ， 以便在随后的数据分析和采集中 ， 如果检测到警告或故障条件 ， 可以产生实时中断 。


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