物联网技术解析：智能感知与通信技术如何推动信息产业革命

物联网通过智能传感、识别技术、普适计算等通信传感技术，广泛应用于网络集成。物联网被理解为“万物互联的互联网”。这有两层含义：一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展；其次，其用户端延伸扩展至任何物品进行信息传输。交流、沟通，即事物之间相互联系。物联网通过角度传感、射频识别、红外传感器等信息传感设备将所有物品连接到互联网，实现智能化识别和管理。这是继计算机、互联网、移动通信网之后的又一次信息产业革命。其中，传感器技术是物联网的关键技术之一。

工厂自动化和整体效率理所当然地受到了极大的关注，不仅因为即使生产力的小幅提高也可以带来积极的效益，但同样重要的是，它可以减少或消除设备停机的严重成本。现在，我们不再依赖先进的分析技术来深入了解可用的统计数据来预测维护需求，或者仅仅依靠更好的技术人员培训，而是可以通过先进的检测和无线传输来实现真正的实时分析和控制。

精密工业生产过程越来越依赖于电动机和相关机械的高效、可靠和一致的运行。机械和设备中的不平衡、缺陷、紧固件松动和其他异常通常会转化为振动，导致精度降低和安全问题。如果不加以控制，除了性能和安全问题外，如果设备停机维修，也将不可避免地造成生产力损失。即使设备性能发生微小变化（通常难以及时预测），也可能很快转化为严重的生产力损失。

我们都知道，过程监控和基于状态的预测性维护是避免生产力损失的行之有效的方法，但这种方法的复杂性与其价值相比是重要的。现有方法存在局限性，特别是在分析振动数据（无论如何获取）和确定误差源时。

典型的数据收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收集工具。这些方法有一些局限性，特别是与理想的综合检查和分析系统解决方案相比，这些解决方案可以嵌入机器上或机器中并自主工作。下面将深入讨论这些限制以及它们与理想解决方案（自主无线嵌入式传感器）的比较。针对完全嵌入式自主检测元件的复杂系统目标的选项分析可以分为十个不同的方面，包括实现测量的高重复性、对收集的数据的准确评估、适当的记录和可追溯性等，如下所述。解释了各个方面并讨论了可用的和理想的方法。

准确且可重复的测量

现有的手持式振动探头在实现方法上具有一些优势，包括不需要对终端设备进行任何修改，并且其集成度较高且尺寸较大，提供了足够的处理能力和存储空间。然而，一个主要限制是测量结果不可重复。探头位置或角度的轻微变化可能会产生不一致的振动轮廓，从而难以进行准确的时间比较。因此，维护技术人员首先需要弄清楚观察到的振动偏移是由于机器内部的实际变化还是仅仅由于测量技术的变化所致。理想情况下，传感器应该紧凑且完全集成，能够永久直接嵌入目标设备内部，从而消除测量位置偏移问题并允许在安排测量时具有完全的灵活性。

测量的频率和时间

在高价值设备的生产设施中，例如制造敏感电子产品时，过程监控非常有益。在这种情况下，装配线中的微小偏差不仅可能导致工厂生产力下降，还可能改变最终设备的关键规格。手持式探头方法的另一个明显限制是无法实时查明有问题的振动偏移。对于大多数压电传感器来说也是如此，它们通常具有非常低的集成度（在某些情况下只有一个传感器）并且需要将数据发送到其他地方进行分析。这些设备需要外部干预，因此可能会错过一些事件和振动偏移。自主传感器处理系统则不然，它具有内置传感器、分析、存储和报警功能，同时仍然足够小，可以嵌入设备中，能够第一眼看到振动偏移并以最佳方式显示基于时间的状态趋势。

了解数据

上述嵌入式传感器实时通知的概念只能使用频域分析来实现。通常，除了设计引起的振动源（例如钻头或压力机在正常操作期间产生的振动源）之外，任何设备都具有多种振动源，例如轴承缺陷、不平衡和齿轮啮合。基于时间的分析会产生结合了所有这些振动源的复杂波形，提供在 FFT 分析之前难以辨别的信息。大多数压电传感器解决方案依赖于外部 FFT 计算和分析。这不仅使得实时通知变得不可能，而且将大量额外的设计工作推给了设备开发人员。然而，如果传感器具有内置 FFT 分析功能，则可以立即确定振动偏移的具体来源。这种完全集成的传感器元件还可以将设备开发人员的开发时间缩短 6 至 12 个月，因为它功能齐全、简单、有效并且可以自主工作。

数据访问和传输

嵌入式检测完全能够提供准确、实时的趋势数据，而不会增加向远程过程控制器或操作员传输数据的复杂性。嵌入式 FFT 分析的先决条件显然也是模拟传感器数据已被调节并转换为数字数据，以简化数据传输。事实上，目前使用的大多数振动传感器解决方案仅提供模拟输出，导致传输过程中信号质量下降，更不用说离线数据分析的复杂性（如上所述）。考虑到大多数需要振动监测的工业设备往往存在于高噪声、运动、难以接近甚至危险的环境中，业界迫切希望降低接口电缆的复杂性，并在源头进行尽可能多的数据分析工作捕获有关设备振动状态的最准确信息。具有无线传输能力的传感器节点不仅可以方便即时访问，而且可以大大简化传感器网络的部署，显着降低成本。

数据方向性

许多现有的传感器解决方案都是单轴压电传感器。这些传感器不提供方向信息，因此限制了我们对设备振动曲线的理解。缺乏方向性导致需要非常低噪声的传感器才能提供所需的分辨率，这反过来又影响成本。多轴 MEMS 传感器则不同。如果每个轴都精确对准，那么确定振动源的能力将大大提高，同时也有助于降低成本。

传感器位置和分布

设备的振动曲线很复杂，随着时间的推移而变化，并且还根据设备材料和位置的不同而变化。确定传感器的放置位置当然非常重要，主要决定因素是设备的类型、环境和设备的生命周期。当使用现有的高成本传感器组件时，这个问题变得更加重要，其中检测点仅限于几个或一个。这会导致前期开发时间显着延长，因为需要反复试验才能确定最佳位置。但在大多数情况下，结果是收集的数据的数量和质量受到影响。幸运的是，现在可以使用集成度更高且成本显着降低的传感器探头，允许每个系统放置多个探头，从而减少前期开发时间和成本，或者使用更少、成本更低的探头。满足要求。

适应生命周期变化

虽然手持式监控系统方法可以根据时间（周期、数据量等）的变化进行调整，但在嵌入式传感器中提供相同的基于生命周期的调整需要在早期设计和部署阶段予以关注，以实现所需的可调整功能。无论采用哪种技术，传感器元件都很重要，但更重要的是传感器周围的信号调节和处理电路。信号/传感器调节和处理不仅取决于特定设备，还取决于设备的生命周期。这涉及传感器设计中的几个重要考虑因素。首先，模数转换处理最好尽早完成（在传感器头中，而不是在设备外部），以支持系统内配置和调整。理想的传感器应提供简单的可编程接口，通过快速基线数据采集来简化设备设置、过滤操作、警报编程和不同传感器位置的实验。对于现有的简单传感器，尽管可以在设备设置时进行配置，但仍然必须在传感器设置中做出一些牺牲，以适应设备整个生命周期中维护优先级的变化。例如，传感器应该配置用于设备故障可能性较小的早期阶段，还是故障更可能且危害更大的后期阶段？最好使用可在系统内编程的传感器，以便它们在生命周期内发生变化。根据变化调整配置。例如，早期监控相对稀疏，消耗的电量最小；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）；除了持续监控外，还根据用户设置的报警阈值提供中断驱动程序通知。

识别绩效变化/趋势

传感器对设备生命周期变化的适应部分取决于对基线设备响应的了解。基线设备响应是使用简单的模拟传感器获得的，允许操作员进行测量、执行离线分析，并将这些数据与适当的标志一起离线存储在特定的设备和探头位置。一种更好且不易出错的方法是将基线 FFT 存储在传感器头中，这样数据就不会放错位置。基线数据还有助于确定警报级别，最好直接在传感器上编程，以便在后续数据分析和采集期间，如果检测到警告或故障情况，可以生成实时中断。

数据可追溯性和文档记录

在工厂环境中，合适的振动分析程序可以监控数十个甚至数百个位置，无论是通过手持式探头还是嵌入式传感器。在一台设备的使用寿命内，可能需要获取数千条记录。预测性维护计划的完整性取决于传感器收集点位置和时间的正确映射。为了最大限度地降低风险并获取最有价值的数据，传感器应具有唯一的序列号、嵌入式内存以及对数据添加时间戳的能力。

可靠性

上述讨论重点是如何改进与过程控制和预测性维护相关的现有传感器振动监测方法。传感器本身也应该在容错和监控方面受到严格审查。如果传感器发生故障（性能变化）而不是设备发生故障怎么办？或者，如果我们使用完全自主工作的传感器（即上述理想方法），我们对传感器将继续正常工作有多大信心？这种情况确实对许多现有的传感器（例如压电传感器等）造成了严重的限制，因为它们无法提供任何系统内自测试功能。随着时间的推移，必然会对记录数据的一致性缺乏信心。在设备寿命末期的关键监控阶段，实时故障通知在时间、成本和安全方面都具有重要意义。传感器是否仍能正常工作必须成为关注的焦点。高可信度过程控制程序的基本要求是能够远程自测试传感器。幸运的是，一些基于 MEMS 的传感器可以做到这一点。嵌入式数字自检功能填补了可靠振动监测系统的最后空白。

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