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传感器专刊 | 如何为无线状态监控系统选择MEMS传感器(下)

来源:智能制造纵横 发布时间:2022-10-31 686
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低噪声是检测低水平振动以实现更早的故障检测甚至预测的关键。

MEMS取代压电振动传感器的演变


直到最近,在检测关键资产和旋转机械的早期振动故障特征方面,MEMS传感器还不足以与IEPE振动传感器竞争。MEMS传感器的主要限制在于噪声、带宽和g范围。低噪声是检测低水平振动以实现更早的故障检测甚至预测的关键。带宽很重要,因为许多资产/电机故障,如气穴现象、轴承问题和齿轮啮合等,最早常常发生在5kHz以上的频率,当然时间对于检测故障至关重要。g范围也很重要,因为较大的资产可以产生高达数百g的冲击或撞击,这可能会破坏专为不太苛刻操作而设计的MEMS传感器。


 从历史上看,大多数MEMS传感器是为多种应用而设计的,因此通常不会有多个特定于应用的特性,但状态监控至少需要三个特性。汽车碰撞检测MEMS传感器是具备高级特性且特定于应用的单一部件的典范。此类传感器被设计为具有高g范围,但带宽和/或噪声性能不足以用于状态监控和其他许多应用。开发适用于状态监控应用的MEMS传感器非常困难,这就是迄今为止成功的供应商很少的原因。


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为了突出展现用于状态监控的MEMS性能的这些进步,ADI对2010年和2017年发布的两款单轴模拟输出MEMS振动传感器进行了比较,如表2所示。两款MEMS加速度计均设计用于状态监控应用中的振动检测。这两款传感器的带宽都相当高,但噪声改进最为显著,以至于MEMS传感器现在可以与压电IEPE振动传感器竞争。


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一些高性能工业三轴MEMS传感器上也实现了这种噪声改善,如表3所示。这些传感器并非专门为振动检测而设计,但它们是性能高超的MEMS传感器,能够在全带宽下检测到低于1 mg rms的振动。再加上出色的稳定性和可靠性,这些传感器已被证明在各种机械的状态监控应用中非常有效,无论是用作唯一的振动传感器,还是与其他宽带宽MEMS/IEPE传感器搭配使用。超低噪声、窄带宽(<5kHz)MEMS传感器在检测许多资产的振动方面可以发挥关键作用,通常用在低转速和亚赫兹的情况下,或用在直流响应有利的情况下,例如纸张/工厂加工、食品/制药、风力发电、金属加工业。表3突出展现了多轴MEMS传感器性能从2009年到2017年的改善。应该注意的是,为了实现更宽的带宽、更低的噪声和更高的g范围,待机电流规格相比更通用的MEMS传感器会更高。

状态监控系统通常使用什么级别的振动传感器?


计划外停机常导致损失大量收入的公司继续依赖有线解决方案,它们基于12位至20位分辨率传感器,可提供最为可靠和精确的性能。此外,有线安装的较高成本也很容易被证明是合理的。对于重要性较低的资产,性能要求并不那么严格,资本支出上限可能要低得多。10位至16位的振动传感器分辨率是可以接受的,这是当今大多数基于MEMS的无线状态监控系统所涵盖的范围。


重要性较低的资产对高性能振动检测也有需求,随着工业公司寻求数字化并加强其改善性能、生产和效率的努力,这种趋势会继续增长。从历史上看,成本一直是在重要性较低的资产上使用压电振动传感器的限制因素,但随着越来越多的设计人员意识到MEMS传感器在此类情况下可以提供的价值和灵活性,这一状况现已开始改变。图4显示了从10位到24位的潜在振动传感器分辨率。尽管MEMS的分辨率明显较低,但性价比优势很有吸引力,足以为监控中低重要性的资产提供使用合理性。


 MEMS传感器的主要优势之一是低功耗,通常在µA范围内,甚至nA范围也是可能的。这使得它们非常适合于无线状态监控应用。有些压电传感器的功耗低至200µA左右,但它们缺乏集成特性,而且与MEMS相比价格昂贵。确实存在一些基于压电传感器的专用无线振动传感器,它们可以在高达104kHz的采样速率下提供24位分辨率,但与MEMS解决方案相比,电池寿命非常有限。这种无线振动传感器系统通常具有8小时的连续电池寿命。MEMS的另一个关键优势是可以将多达三个轴集成到一个小封装中。三轴压电传感器会更加昂贵、更大,并且需要更多的信号调理电路,这使得它们更不适合无线应用。

未来趋势:对新收入来源的渴望


在世界各地工厂当前部署的旋转机器中,泵占有很大的比例,预计到2025年,其全球市场将从383.4亿美元增长到469.2亿美元。其中一些泵对于确保流程持续畅通无阻地运行至关重要,这就需要状态监控以避免计划外停机。这种泵的未来会怎样?根据Frost&Sullivan最近的一份报告,泵将具备分析能力并变得智能化。泵OEM的增长将由服务驱动,服务基于分析、人工智能或机器学习(ML),旨在提供有关提高泵性能和可靠性的诊断信息。


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图4.传感器类型和相应的分辨率


研究发现,2025年之后,泵OEM收入的60%可能是来自与服务相关的活动,泵行业将从基于产品的模式转变为基于服务的模式。推动这种转变的主要因素是制造业的快速数字化(IIoT),以及状态监控硬件和算法、人工智能、机器学习的进步。预计水/废水处理厂、炼油厂、天然气生产厂等传统重工业在寻求数字化运营时会使用这些智能泵。新建设施很可能会使用有线状态监控系统,但老旧设施上的现有设备怎么办?为了将这种基于服务的模式应用于已部署的泵和其他旋转机械,无线状态监控系统可以提供快速、无缝和可靠的解决方案。

作者:ADI应用工程师Chris Murphy,ADI系统应用工程师Richard Anslow


来源:荣格-《智能制造纵横》

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