MEMS感測器守護設備健康　精準監測振動訊號

振動監測(VM)已經問世很長一段時間，並且已被用於監測機器、設備或結構的健康狀況。在機器運行過程中，可以利用專用感測器收集其振動資料，以對其進行即時監測和分析。

振動監測的主要目標是降低致命性損壞的風險，並減少潛在的生產線停產狀況，從而最終控制並降低營運成本。

來自振動感測器的振動資料可以作為輸入資料獨立使用，也可以根據操作需求與其他感測器資料結合使用。例如，在工廠自動化應用中，振動資料可以與溫度、煙霧、濕度、壓力、聲音等其他資料合併使用，構成一個完整的系統，並提供更穩固、更可靠的解決方案。在其他一些應用案例中(例如結構監測)，可以將振動資料與傾角儀收集的傾斜位置資料相結合，來確定結構的健康狀況。

將這些收集到的資料登錄至專用演算法，例如新興的人工智慧(AI)演算法，可建立能夠預測未來潛在故障的模型。然後，模型預測資訊可用於建構知識，以便決定是否需要立即採取措施來避免生產力損失。

工廠自動化的一個新趨勢是人工智慧演算法的興起，這種演算法可以根據感測器資料進行訓練，預測應執行的任務。這就減輕了各操作員的負擔，讓他們不必像以前一樣做出極其困難而費時的決定。自主自動化工廠可以承擔各操作員的責任，並根據工況變化自動作出反應。

振動感測器具備頻寬優勢　 高頻訊號不漏接

在振動監測應用中，振動感測器是一個關鍵部件。最新的振動感測器採用MEMS技術，使用與加速度計中的加速度檢測相同的概念。它們的主要區別在於感測器的頻寬。MEMS加速度計的典型頻寬為3kHz，而振動感測器則能夠以明顯更高的頻寬檢測振動。振動感測器能夠捕獲高頻訊號，因此可以對振動進行更為精確的頻率分析。最新的MEMS振動感測器可以提供超過6kHz的頻寬，這一點我們將在後面討論。

MEMS振動感測器有許多應用案例，圖1列出了一些主要應用。馬達振動監測是成功實施工廠自動化的重要一環。鐵路振動監測有助於避免發生災難性的火車事故。自MEMS感測器開始應用於工業應用起，洗衣機等家用電器就已經配備了振動監測功能。而結構監測應用則在MEMS感測器的成本變得更加合理之後，獲得了蓬勃發展。例如，市政當局有責任監測橋樑的振動，以確保結構處於良好的健康狀況。橋樑振動資料，尤其是在交通高峰時段的振動資料，可以針對任何可能導致橋樑倒塌的異常情況提供有價值的資訊。

若要確保振動感測器符合目標應用的需求，我們需要仔細分析感測器的技術規格。表1列出了意法半導體(STMicroelectronics)提供的一款振動感測器的主要參數。此元件可以捕捉到三維空間(X、Y、Z)的振動。其所提供的三個自由度，可用於靈活地在安裝方向上調整位置。而且，該感測器每個軸的加速度滿量程高達16g，足以覆蓋監測機器健康狀況通常所需的振動幅度範圍。

此元件可以提供超寬頻寬，平坦頻率回應高達6.3kHz，並具有消除頻率混疊的嵌入式濾波功能。這款感測器的另一個主要特點是頻譜雜訊密度非常低。當需要捕捉低頻振動時，這是一個非常重要的優勢。

與現有的振動感測器相比，其工作溫度範圍擴大至+105°C，可以滿足苛刻的工作環境要求。

此元件可以在三軸模式或單軸模式下運行，模式選擇透過專用暫存器來完成。在三軸模式下，所有三個軸(X、Y、Z)會同時啟用。在單軸模式下，只有一個軸處於活動狀態。在單軸模式下，活動軸的解析度(雜訊密度)會顯著提高。

多重感測結合雲端實現全方位振動監測

振動監測通常是指對機器、設備或電器的振動進行分析，這是所謂狀態監測(CM)或基於狀態監測(CbM)的綜合應用的一部分。振動分析在監測機器的長期健康狀況方面發揮著越來越重要的作用。但是，除了收集振動資料之外，完整的狀態監測解決方案通常還包含多個感測器，用以收集包括溫度、噪音、壓力、煙霧和濕度在內的其他重要設備參數。

在這些感測器中，每一種感測器都可提供關於機器特定狀況的寶貴資訊。透過對這些感測器資料進行融合、處理和分析，人們可以瞭解機器整體狀況，以做出關鍵的機器維護決策。

圖2列舉了振動監測在不同市場的一些主要應用。圖中的分類突顯出資料收集和分析對於狀態檢測綜合解決方案的重要性。其他感測器可用來收集資料，再將這些資料融合在一起以獲得可靠而有效的結果。在業界提供的最新解決方案中，使用智慧演算法處理感測器資料，可以將此類解決方案的能力和有效性提升至全新水平。這些功能強大的創新解決方案有助於顯著減少與設備停機相關的成本和低效率問題，原本這些情況不可避免。

雲端運算已經成為一個廣泛解決方案的關鍵組成部分之一，該解決方案涉及從企業多個地點收集感測器資料，以確保任何位置都不會出現任何程度的中斷。雲端的中央處理器用於對所有資料進行合併與分析，並對涉及的機器設備進行即時監測，確保它們平穩地不間斷運行。

圖3列出了振動監測系統的基本組成部分。根據系統的需求，可以在必須監測的設備上安裝各種感測器。這些感測器包括振動、慣性感測器模組、溫度、濕度、壓力、環境光感測器、傾角儀。

分析收集的資料需要使用處理單元。根據資料量、隱私性、資料安全性、延遲和功率消耗要求，分析可以由本地處理單元完成，也可以傳輸到雲端處理中心，由其收集和分析來自多台設備的所有資料。

在機器安裝後和運行期間，機器的狀況會在某個時間點開始發生變化。因此，務必要安裝所有需要的感測器，以收集有關超音波和噪音、振動、功率消耗、溫度和任何潛在煙霧的資料。隨著時間的推移，收集機器參數和感測器資料的必要性愈發突顯，這對於監測機器的健康狀況變得至關重要。

圖4描繪了受監測機器的典型安裝和故障點(IPF)曲線。從機器狀況變化到最終發生故障可能歷時很久，或許要幾個月甚至幾年才會開始出現故障症狀。對感測器資料進行早期分析，可以瞭解機器的健康狀況，而使用感測器資料做為輸入進行訓練的人工智慧演算法，則可以預測故障並開始採取必要的措施。

圖5提供了電動泵振動監測的範例。失衡、鬆動、輸出軸和泵的齒輪箱等各種不同的狀況，都可以使用振動感測器來監測。然後，振動感測器的資料被傳送出去，以進一步進行各種分析，包括對振動資料進行快速傅立葉變換(FFT)，以確定這些狀況的各個頻率特徵。

電動泵的狀態監測系統除了電動泵之外，還可以包含幾個元件。該解決方案可以包含多個感測器，例如振動感測器、溫度感測器、壓力感測器以及其他感測器，具體取決於操作環境的要求。泵與處理單元之間可以選擇有線或無線的連接方式，並使用專門的通訊協定。處理和分析單元可以提供泵的診斷和視覺化工具，幫助操作人員主動識別和解決諸如泵異常等問題，這些問題可能會導致操作停機和中斷。透過這種主動介入，可以降低工廠的營運和維護成本，提高公司的利潤。

振動監測成為工業自動化關鍵要素

為了實施預測性維護綜合解決方案，需要布署許多感測器。最新的MEMS振動感測器為工廠自動化、電力設施、家用電器，以及結構健康狀況監測和監管提供了高效率和經濟的振動監測解決方案。

振動監測既可以作為獨立解決方案部署，也可以做為基於狀態監測的組成部分，後者已逐漸成為透過即時收集和分析資料，來監測各種機器的綜合解決方案不可或缺的部分。這一個解決方案使21世紀的工廠有能力主動監測和解決因機器生產力中斷和停工而產生的問題。在任何工廠自動化綜合解決方案中，振動監測都是重要組成部分。

(本文作者任職於DigiKey)