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未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器

發(fā)布時間:2018-09-20 責任編輯:wenwei

【導讀】當今采用的有線和無線通信方法支持在整個工廠或公司范圍內(nèi)實施監(jiān)控。機器必須具備本地智能傳感器和通信基礎架構(gòu),這是獲得額外的分析能力的前提。這些傳感器是什么樣的、需要滿足哪些要求、有哪些關鍵特性?本文會就這些問題以及其他問題展開探討。
 
改善狀態(tài)監(jiān)控和診斷并實現(xiàn)整體系統(tǒng)優(yōu)化,是當今人們在使用機械設施和技術系統(tǒng)時面臨的部分核心挑戰(zhàn)。這個話題不僅在工業(yè)領域,在任何使用機械系統(tǒng)的地方都愈加重要。以往,都是根據(jù)計劃來維護機器,延遲維護可能會面臨生產(chǎn)停工的風險。如今,人們通過處理機器的數(shù)據(jù)來預測其剩余的使用壽命。尤其是溫度、噪聲和振動等關鍵參數(shù),可以利用記錄的這些數(shù)據(jù)來確定最佳運行狀態(tài),甚至是所需的維護次數(shù)。此舉可以避免造成不必要的磨損,并且能夠盡早發(fā)現(xiàn)潛在的問題和原因。通過這種狀態(tài)監(jiān)控,設施的可用性和有效性可挖掘出相當大的優(yōu)化空間,從而獲得決定性的優(yōu)勢。例如,經(jīng)證實,實施這種監(jiān)控之后,ABB1一年內(nèi)將停機時間減少了70%,將電機的服務壽命延長了30%,同時將設施的能耗降低了10%。
 
預防性維護的一個重要組成部分就是基于狀態(tài)的監(jiān)控(CBM),通常監(jiān)控渦輪機、風扇、泵、電機等旋轉(zhuǎn)機器。利用CBM可實時記錄運行狀態(tài)信息。但是,不會提供故障或磨損預測。這些只能通過預防性維護提供,因此帶來一個轉(zhuǎn)折點:借助更加智能的傳感器、更強大的通信網(wǎng)絡和計算平臺,人們能夠創(chuàng)建模型、檢測變更,并詳細計算服務壽命。
 
為了構(gòu)建有效的模型,需要分析振動、溫度、電流和磁場。當今采用的有線和無線通信方法支持在整個工廠或公司范圍內(nèi)實施設施監(jiān)控。基于云的系統(tǒng)為我們帶來了更多的分析可能性,使得操作員和維修技術人員能夠通過簡單的方式獲得有關機器狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)。但是,機器必須具備本地智能傳感器和通信基礎架構(gòu),這是獲得額外的分析能力的前提。這些傳感器是什么樣的、需要滿足哪些要求、有哪些關鍵特性—本文會就這些問題以及其他問題展開探討。
 
機器的生命周期展示
 
關于狀態(tài)監(jiān)控,可能需要考慮以下最基本的問題:在實施必要的維護之前,設備能夠運行多長時間?
 
一般而言,從邏輯上來說,從發(fā)現(xiàn)問題到開始維護的間隔時間越短越好。但是,為了優(yōu)化運營和維護成本,或者完全發(fā)揮設施的最高效率,需要熟悉機器特性的專業(yè)人員憑借知識經(jīng)驗來判斷。這些專業(yè)人員主要來自軸承/潤滑領域,在電機分析方面經(jīng)驗不多,屬于最薄弱的環(huán)節(jié)。專業(yè)人員最終會決定,根據(jù)實際的生命周期(如圖1)和實際狀態(tài)偏離正常狀態(tài)的情況,是否應當進行維修甚至是更換。
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
圖1:機器的生命周期。
 
尚未使用的機器最初處于所謂的保修期。這屬于生命周期的早期階段,不排除這個階段會出現(xiàn)故障,但這種幾率相對非常小,且一般與生產(chǎn)故障有關。只有在接下來的定期維護階段,接受過相應培訓的維修人員才會開始進行針對性的干預。無論機器的實際狀態(tài)如何,他們都會按照指定的時間,或者在達到指定的使用時間后,對機器執(zhí)行例行維護,例如,為機器換油。這種情況下,維護間隔期間出現(xiàn)故障的幾率也仍然非常低。隨著機器的使用時間增加,會逐漸到達狀態(tài)監(jiān)控階段。自此之后,應做好故障應對準備。圖1顯示了以下6種變化,從超聲波范圍(1)的變化開始,接著是振動變化(2)。通過分析潤滑油(3)或者通過稍微提高溫度(4),在實際發(fā)生故障之前,可以通過可感知的噪聲(5)或發(fā)熱情況(6)檢測出將要發(fā)生故障的前期跡象。振動通常用于確認老化情況。圖2顯示了三臺相同設備在生命周期內(nèi)的振動模式。三臺機器在初始階段都處于正常范圍。但是,從中期階段開始,根據(jù)具體的載荷情況,振動或多或少快速增加;到后期階段會呈指數(shù)增加達到臨界范圍。一旦設備達到臨界范圍,則需要立即采取行動。
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
圖2:振動參數(shù)隨時間發(fā)生變化。
 
通過振動分析實施狀態(tài)監(jiān)控
 
輸出速度、齒輪比和軸承組件數(shù)量等參數(shù)與機器的振動模式分析密切相關。一般來說,齒輪箱導致的振動在頻域體現(xiàn)為軸速的倍數(shù),而軸承的特征頻率通常不代表諧波分量。此外,通常還會檢測湍流和氣蝕導致的振動。它們通常與風扇和泵中的氣流和/或液流有關,因此,一般被視為隨機振動。它們通常呈靜止狀態(tài),從統(tǒng)計特性來看,并不存在差異。但是,隨機振動也具有循環(huán)平穩(wěn)性,因此也具有統(tǒng)計特性。它們由機器產(chǎn)生并發(fā)生周期性變化,這與內(nèi)燃機每個氣缸每個周期點火一次的情形類似。
 
傳感器方向也至關重要。如果采用單軸傳感器來測量主要線性振動,則必須按照振動方向來調(diào)整傳感器。也可使用多軸傳感器記錄所有方向的振動,但是基于其物理特性,采用單軸傳感器的噪聲更低、測量范圍更廣,帶寬也更大。
 
對振動傳感器的需求
 
為了廣泛使用振動傳感器來實施狀態(tài)監(jiān)控,務必考慮兩個重要因素:低成本和小尺寸。以往人們通常使用壓電傳感器,如今則越來越多地使用基于MEMS的加速計。它們具有更高的分辨率、出色的漂移特性和靈敏度,以及更高的信噪比,此外,還能檢測幾乎接近直流范圍的極低頻率振動。同時也非常節(jié)能,因此非常適合電池供電的無線監(jiān)控系統(tǒng)。與壓電傳感器相比還有另一項優(yōu)勢:可以將整個系統(tǒng)集成到單個殼體(系統(tǒng)級封裝)中。這些所謂的SiP解決方案不斷集成以下其他重要功能,共同構(gòu)建為智能系統(tǒng):模數(shù)轉(zhuǎn)換器、帶嵌入式固件(實施專用預處理)的微控制器、通信協(xié)議和通用接口,此外還包括各種保護功能。
 
集成保護功能非常重要,這是因為傳感器元件受力過大會導致?lián)p壞。集成的超量程檢測功能會發(fā)出警告,或者通過關閉內(nèi)部時鐘,停用陀螺儀中的傳感器組件,從而保護傳感器元件不受損害。SiP解決方案見圖3。
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
圖3:基于MEMS的系統(tǒng)級封裝(左側(cè))。
 
隨著CBM領域的需求增加,對傳感器的需求也相應增加。對于有效的CBM,對傳感器測量范圍(滿量程,即FSR)的要求一般為±50g。
 
由于加速度與頻率的平方成比例,所以能夠相對很快地達到這些高加速力。公式1可以證明這一點:
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
 
變量表示加速度,f表示頻率,d表示振動幅度。因此,例如,振動為1kHz時,1µm的振幅會產(chǎn)生39.5g的加速度。
 
至于噪聲性能,這個值在盡可能廣泛的頻率范圍內(nèi)(從接近dc到數(shù)十kHz的中間范圍)都應該非常低,這樣,除了其他因素之外,可以在速度極低時檢測到軸承噪聲。但是,由此也可以看出,振動傳感器制造商正面臨一個重大挑戰(zhàn),尤其對于多軸傳感器而言。只有少數(shù)幾家制造商能夠提供帶寬大于2kHz、噪聲足夠低的多軸傳感器。ADI公司(ADI)已開發(fā)出適合CBM應用的ADXL356/ADXL357三軸傳感器系列。該系列產(chǎn)品具備出色的噪聲性能和溫度穩(wěn)定性。除了有限的1.5kHz(諧振頻率=5.5kHz)帶寬以外,這些加速度計仍能夠為風輪機等低速設備提供重要的狀態(tài)監(jiān)控讀數(shù)。
 
ADXL100x系列中的單軸傳感器適用于更高帶寬。它們提供高達24kHz(諧振頻率=45kHz)的帶寬,且在噪聲水平極低的情況下,提供高達±100g的g范圍。由于具有高帶寬,該傳感器系列可以檢測出旋轉(zhuǎn)機械中的大部分故障問題(滑動軸承損壞、失衡、摩擦、疏松、輪齒缺損、軸承磨損和氣蝕)。 
 
基于狀態(tài)的監(jiān)控可以采用的分析方法
 
CBM中的機器狀態(tài)分析可以采用多種方法完成。最常見的方法是時域分析、頻率域分析,以及兩者共用。
 
1.基于時間的分析
 
在時域振動分析中,會考慮有效值(均方根,即rms)、峰峰值和振動幅度(見圖4)。
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
圖4:諧波振動信號的幅度、有效值和峰峰值。
 
峰峰值反映電機軸的最大偏斜度,因此能夠得出最大載荷。振幅值則表示振動的幅度,并且識別異常的振動現(xiàn)象。但是,不會考慮振動的時長或者振動期間的能量,以及振動的破壞力。因此,有效值一般是最具意義的值,這是因為它不但考慮振動時長,還考慮振動幅度值。通過分析所有這些參數(shù)對電機速度的依賴關系,可以獲得對rms振動的統(tǒng)計閾值的相關性。
 
事實證明此類分析非常簡單,因為它既不需要基本的系統(tǒng)知識,也不需要進行任何類型的光譜分析。
 
2.基于頻率的分析
 
利用基于頻率的分析,可通過快速傅立葉變換(FFT)將隨時間變化的振動信號分解為頻率分量。由此產(chǎn)生的幅度和頻率關系頻譜圖有助于監(jiān)控特定的頻率分量及其諧波和邊帶(見圖5)。
 
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圖5:振動與頻率關系頻譜圖。
 
FFT是一種在振動分析中廣泛采用的方法,特別是用于檢測軸承損傷。采用這種方法,可以將相應的組件分配給每個頻率分量。通過FFT,可以濾除滾動部件與缺陷區(qū)域接觸引起某些故障時產(chǎn)生重復脈沖的主要頻率。因為它們的頻率分量不同,因此可以區(qū)分不同類型的軸承損傷(外環(huán)、內(nèi)環(huán)或滾珠軸承損傷)。但是,這需要軸承、電機和整個系統(tǒng)的準確信息。
 
此外,F(xiàn)FT流程需要提供在微控制器中反復記錄和處理振動的離散時間塊。盡管相比時域分析,這種分析需要更強的計算能力,但它能夠進行更詳細的損傷分析。
 
3.時域和頻域分析組合
 
此類分析最全面,因為它兼具兩種方法的優(yōu)點。時域中的統(tǒng)計分析提供系統(tǒng)的振動強度隨時間變化的信息,以及它們是否處于許可的范圍內(nèi)。頻域分析能夠以基本頻率的形式監(jiān)測速度,同時也能夠監(jiān)測準確識別故障特征所需的諧波分量。
 
對基本頻率的跟蹤尤其具有決定性,這是因為有效值和其他統(tǒng)計參數(shù)會隨速度而變化。如果與最后一次測量相比,統(tǒng)計參數(shù)發(fā)生顯著變化,則必須檢查基本頻率,以避免誤報。
 
對于這三種分析方法,其測量的數(shù)值都會隨時間發(fā)生變化。監(jiān)測系統(tǒng)可能首先需要記錄運行狀況,或者生成所謂的指紋。然后與不斷記錄的數(shù)據(jù)進行比較。在偏差過大,或超過相應閾值的情況下,需要作出反應。如圖6所示,可能的反應可以是警告(2)或警報(4)。根據(jù)具體的嚴重程度,可能需要維修人員立即著手修正這些偏差。
 
未來維修服務對傳感器的需求:用于實施狀態(tài)監(jiān)控的智能傳感器
圖6:閾值和對FFT的反應。
 
通過磁場分析實施CBM
 
由于集成磁力計的快速發(fā)展,測量電機周圍的雜散磁場是另一種對旋轉(zhuǎn)機器進行狀態(tài)監(jiān)控的頗有前景的方法。測量采用非接觸式;也就是說,機械和傳感器之間不需要直接連接。與振動傳感器一樣,磁場傳感器也有單軸和多軸版本。
 
對于故障檢測,應從軸向(平行于電機軸)和徑向(與電機軸呈直角)測量雜散磁場。徑向磁場通常被定子鐵芯和電機外殼削弱。與此同時,還會受到氣隙磁通量的顯著影響。軸向磁場是由鼠籠式轉(zhuǎn)子的電流和定子的末端繞組產(chǎn)生的。磁力計的位置和方向?qū)τ谀芊駵y量兩個磁場具有決定性的作用。因此,建議選擇靠近軸或電機外殼的合適位置。同時需要測量溫度,這絕對有必要,因為磁場強度與溫度直接相關。因此,在大多數(shù)情況下,如今的磁場傳感器都包含集成式溫度傳感器。此外,還應校準傳感器,實施溫漂補償校正。
 
FFT用于對電機實施基于磁場的狀態(tài)監(jiān)控,就像振動測量一樣。但是,對于電機狀態(tài)評估,即使是幾赫茲到大約120赫茲范圍的低頻也足夠了。線路頻率顯得很突出,而出現(xiàn)故障時則以低頻分量頻譜為主。
 
在鼠籠式轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)桿破裂的情況下,滑動值也具有決定性的作用。它與負載有關,理想情況下無負載時為0%。采用額定負載時,對于運行正常的機器,其值在1%和5%之間,出現(xiàn)故障時,會相應增大。對于CBM,應該在相同的負載條件下進行測量,以消除負載不同帶來的影響。
 
預防性維護的狀態(tài)
 
無論是哪種類型的狀態(tài)監(jiān)測,即使采用最智能的監(jiān)控方案,也無法百分之百保證不會出現(xiàn)意外的停機、故障或安全風險。只能降低這些風險。然而,預防性維護越來越受關注,正在成為行業(yè)的一個重要話題。它被認為是生產(chǎn)設施未來取得可持續(xù)成功的一個明確的先決條件。然而,要做到這一點,需要采用獨特的技術,而且必須不斷創(chuàng)新,加速發(fā)展。盈虧赤字體現(xiàn)在客戶利益和成本比較中。
 
盡管如此,許多工業(yè)企業(yè)已經(jīng)認識到預防性維護的重要性,它是決定能否成功的重要因素,因此也是開展未來業(yè)務的機會—這種機會并不僅僅局限于維修服務領域。盡管面臨巨大挑戰(zhàn),尤其是在數(shù)據(jù)分析領域,預防性維護目前已具備很高的技術可行性。但是,目前預防性維護具有強烈的機會主義特征。預計未來的業(yè)務模式將主要取決于軟件組件,硬件帶來的增值份額將不斷下降。總之,因為機器運行時間較長,產(chǎn)生的價值較高,目前對預防性維護的硬件和軟件的投資已經(jīng)物有所值。
 
 
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