因應工業資產健康監測的新型邊緣感測解決方案
因應工業資產健康監測的新型邊緣感測解決方案
作者:ADI 軟體系統應用工程師 Shuai Ren 以及 AMC TECH技術總監 Tomasz Potaczała
摘要
本文深入探討了一款先進的智慧振動感測器,重點介紹其基於微機電系統(MEMS)技術的設計、功能和應用。此款感測器的核心目標,是在各種工業和研究環境中提供高精度、高可靠性和即時監測能力,藉以展現ADI不同MEMS感測技術的實際應用價值。
引言
在現代工業環境中,對機械健康狀態進行精準、可靠且即時的監測變得空前重要。狀態監測(CbM)系統已成為預測性維護策略的基石,目的在盡可能地減少停機時間、提高生產率並降低維護成本。採用微機電系統(MEMS)技術的先進感測器,結合複雜的診斷演算法,正在拓寬能夠評估的各類機械的範圍。MEMS加速度計的性能近年來取得了進展,已具備與壓電振動感測器分庭抗禮的實力。此類MEMS振動感測器不僅擁有低功耗、精巧尺寸、高整合度、寬頻寬等關鍵優勢,雜訊水準更低於 100 μg/√Hz ,為維護和設備工程師開闢了全新的CbM範式,協助檢測、診斷、預測和規避機器故障。得益於MEMS加速度計的超低功耗特性,有線系統逐步被無線解決方案替代,單軸壓電感測器也升級為小巧輕便的三軸類比元件,更廣泛的機械設備得以透過經濟高效的方式實現持續監測。本文將探討基於MEMS技術的振動感測器最新成果,尤其是先進的AVS 1001HF(高頻)與AVS 1003LF(低頻)加速度計。
狀態監測 Condition-Based Monitoring (CbM)
因應機器人及渦輪機、風扇、泵、馬達等旋轉機械的狀態監測感測器(CMS),可即時記錄與機械健康狀態及運行性能相關的資料,進而實現針對性的預測性維護和優化控制。在機械生命週期的早期階段,開展針對性的預測性維護可降低生產停機風險,進而提高可靠性並顯著節省成本,讓廠房的生產效率更上一層樓。據統計,對於遭遇過意外停機的企業而言,平均每次停機持續4小時,每次造成200萬美元損失,且此類企業平均每年會發生2次停機事件。1,2
CbM的重要性
CbM的主要功能是提供即時資料,為機械的維護計畫提供依據。這種資料驅動的方式確保僅在必要時才進行維護,進而預防意外故障並延長設備的使用壽命。透過減少意外停機,CbM系統將 有助於維持連續的生產流程並優化資源配置。
具體的解決方案是什麼?
這些加速度計代表了工業資產健康監測領域的重大進步。此款感測器的核心目標是在各種工業和研究環境中提供高精度、高可靠性和即時監測能力,展現ADI不同MEMS感測技術的實際應用價值。
透過整合高頻與低頻振動測量能力,結合即時資料處理與傳輸功能,這些感測器為預測性維護提供了全方位解決方案。其易於整合、用途廣泛且精度出眾,成為工業環境中提升生產效率、減少停機時間、優化維護策略的得力助手。
AVS感測器系列重新定義了狀態監測,不僅提高了機械設備的運行效率,更為工業資產健康管理樹立了新標竿。隨著各行各業不斷採用智慧技術,像AVS系列如此的先進感測器將在推動下一代工業自動化與維護發展方面發揮更加關鍵的作用。
此解決方案有何優勢?
全新AVS感測器系列的一大核心優勢在於重新定義了狀態監測。一般的狀態監測(CbM)需要感測器、大量佈線以及專用的資料擷取/處理單元。而藉由智慧AVS感測器,所有功能如今都可在感測器內部完成。分析結果能直接發送至可編程邏輯控制器(PLC)或監測與資料採集(SCADA)系統。透過使用數位RS-485介面,僅需一根線纜就能連接多個感測器。
另一重要優勢是AVS感測器應用的彈性:元件正常運行時,僅需發送計算得出的參數;若需要更深入的分析,則可發送原始振動訊號並進行解析。
AVS 1001HF和AVS 1003LF感測器
AVS 1001HF感測器
AVS 1001HF是一款單軸數位高頻加速度計,除了可測量振動外,還具備溫度量測功能。此款感測器可對振動加速度訊號進行處理,透過工業標準的RS-485數位介面及Modbus協定輸出資料。其能提供兩類資料:振動原始資料流程或經計算得出的振動訊號參數(見圖1)。
AVS 1003LF感測器
AVS 1003LF是一款三軸數位低頻加速度計。與AVS 1001HF類似,其可同時測量振動與溫度,並透過RS-485介面及Modbus協定傳輸資料,目的在實現三個軸向的全方位監測(見圖2)。
此兩款感測器的詳細技術指標參見表1。
| 技術規格 | AVS 1001HF | AVS 1003LF |
| 測量範圍 | ±50 g, 峰值 | ±40 g, 峰值 |
| 頻率範圍 | 0 至 11 kHz | 0 至 1 kHz |
| 採樣頻率 | 32 kHz | 4 kHz |
| 雜訊密度 | 25 µg/√Hz | 80 µg/√Hz |
| 工作電壓 | 24 V DC | 24 V DC |
| 電流消耗 | 13 mA | |
| 工作溫度 | -40°C 至 +85°C | |
| 保護 | IP67 | |
| 抗衝擊性 | 10,000 g, 峰值 | 5,000 g,峰值 |
應用:
- 保護
- 機器監測
- 狀態評估
- 動態狀態測量
新型AVS感測器系列的優勢
直接存取數位資料
透過整合數位資料直接存取功能,便無需大量佈線,也無需專用的資料擷取/處理單元,所有功能均在感測器內部完成,如此不僅顯著簡化了安裝流程,並降低整體成本。
應用的多功能性
AVS感測器具備卓越的多功能性。當其正常運作時,僅發送計算得出的參數,藉以節省頻寬和處理能力;如需更深入的分析,可傳輸並解析原始振動訊號,進而更透徹地掌握機械的狀態。
可靠的資料傳輸
透過使用數位RS-485介面,單根線纜即可連接多個感測器,確保在1公里範圍內實現可靠的資料傳輸,進而盡可能地減少工業雜訊干擾,同時為感測器網路的擴展提供了便利性。
高精度與低雜訊
AVS 1001HF的靈敏度高達100 mV/g,雜訊密度為4 µg/√Hz;AVS 1003LF的雜訊密度為 80 µg/√Hz ,即便在複雜的工業環境中,也能保證測量的精準性。兩款感測器均具有高靈敏度和低雜訊特性,因此能提升振動資料的準確性。
MEMS技術
此類感測器的核心優勢源於MEMS技術,能夠將微型尺寸與高性能有效結合。MEMS感測器具備堅固耐用的特性,對於高要求的工業應用而言非常重要。
高頻寬和三軸感測的重要性
高頻寬:用於捕捉故障
ADXL1002單軸加速度計擁有11 kHz、3 dB的頻寬,對捕捉高頻軸承及齒輪故障而言不可或缺,因為低頻寬感測器極易遺漏此類故障。憑藉高頻寬能力,可對關鍵零組件進行精細化分析,確保及早發現並預防潛在故障(見圖 3)。
三軸感測:實現全方位監測
三軸感測解決方案(如AVS 1003LF所提供的方案)對於預測單軸感測器可能遺漏的故障非常重要。透過捕捉三個軸向的資料,這些感測器能夠更全面地呈現機械的運行狀態,進而優化故障預測與維護計畫的制定。
案例研究
AVS 1001HF與AVS 1003LF加速度計已整合至AMC雲端狀態監測系統中。感測器採集的原始訊號傳輸至邊緣處理單元,在計算出診斷特徵後,再將資料發送至雲端伺服器,因此客戶可快速便捷地獲得有關機械健康狀態的資訊。系統提供的圖表包括:設備分佈圖、自訂類比圖(含柱狀圖等多種元件)、報警資訊、趨勢圖、波形圖、頻譜圖等。圖4展示了系統提供的部分圖表。
可配置的柱狀圖方便操作人員快速評估。若出現超限情況,柱形會改變顏色:黃色表示警告,紅色表示報警。還可增加圖片及其他元件,使資訊更通俗易懂且直覺易用。
此外,透過數位協定(如Modbus、OPC UA和MQTT),可輕鬆實現與其他系統的數據通訊。另一實用功能是能夠將關注的資料匯出至檔案,以便進行深入透徹的分析(見圖7)。
另一種一級圖表是事件/警示視圖(圖5)。操作人員可查看目前活躍的閾值超限情況,也可查閱歷史變化記錄。當然,系統提供了多種篩選選項,能使操作人員大幅節省時間。
趨勢圖展示了所選振動參數(均方根值和速度均方根值)的歷史變化(圖6)。使用者可快速掌握這些參數隨時間的變化特徵,例如波動性、上升趨勢,或與其他測量值的相關性。
有時,我們需要更深入的分析。多數情況下,需找出振動水準升高的原因,而對原始振動訊號的分析正是探究根源的關鍵所在。振動專家可透過波形圖和頻譜圖對這些訊號進行分析。
這些資料來自一台篩分機,其上總共使用了8個感測器(4個高頻感測器和4個低頻感測器)。圖8展示了其中一個安裝在軸承上的感測器。
安裝結果顯示,這些感測器不僅功能完備,且具備在惡劣環境中持續監測資產狀態的能力。
結語
AVS 1001HF和AVS 1003LF加速度計代表了工業資產健康監測領域的重大進步。透過整合高頻與低頻振動測量能力,並結合即時資料處理與傳輸功能,這些感測器為預測性維護提供了全方位解決方案。藉由其易於整合、用途廣泛且精度出眾的特性,成為工業環境中提升生產效率、減少停機時間、優化維護策略的得力助手。
AVS感測器系列重新定義了狀態監測,不僅提高了機械設備的運行效率,更為工業資產健康管理樹立了新標竿。隨著各行各業不斷採用智慧技術,諸如AVS系列之類的先進感測器將在推動下一代工業自動化與維護發展方面發揮更關鍵的作用。
參考文獻
1Graham Immerman. “The Actual Cost of Downtime in the Manufacturing Industry.” IIoT World, 2018年11月。
2 “What Downtime Really Costs—and Why Maintenance Contracts Make Sense”,Sumitomo Drive Technologies,2025年4月。















