提升工業系統智慧化的途徑有許多種，其中包括將邊緣和雲端人工智慧(AI)技術應用於配備類比和數位元件的感測器。有鑑於AI方法的多樣性，感測器設計人員需要考量若干相互衝突的要求，包括決策延遲、網路使用、功耗/電池壽命以及適合機器的AI模型等。本系列文章重點介紹智慧AI無線馬達監測感測器的設計，並回答一些關鍵問題，例如：邊緣AI如何延長感測器電池的壽命？系統的洞察和決策能力有哪些提升？本文介紹的感測器主要是利用邊緣AI演算法來檢測異常馬達行為，進而觸發機器診斷和維護，最終延長馬達的使用壽命。
本系列文章分為三部分：第1部分介紹Voyager4無線振動監測感測器，涵蓋感測器架構、硬體設計、功耗分析與機械整合；第2部分說明軟體架構與AI演算法，並探討模型開發與部署的系統級方法；第3部分則聚焦AI演算法實作，以及可偵測的馬達故障類型，包括不平衡、未對準與軸承缺陷。
馬達健康監測
對機器人和旋轉機械(例如渦輪機、風扇、泵和馬達)進行的基於狀態監測(Condition-based Monitoring, CbM)會記錄與機器的健康和性能相關的即時資料，以便針對性地進行預測維護和優化控制。在機器生命週期的早期進行針對性的預測維護，可以降低生產停機風險，進而提高系統可靠性、節省成本並提升工廠產效率。要對工業機器進行基於狀態的監測，可以利用一系列感測器資料，如電氣測量、振動、溫度、油品品質、聲學、磁場和製程量測(如流量與壓力)。但是，振動測量是目前常見的方法，能夠可靠地指出不平衡和軸承故障等機械問題。本文將介紹Voyager4評估套件(EV-CBM-VOYAGER4-1Z)，這是一款穩健的低功耗無線振動監控平台，讓設計人員能夠將無線解決方案快速部署至機器設備或測試環境中。Voyager4感測器利用邊緣人工智慧(AI)演算法檢測異常馬達行為，進而觸發機器診斷和維護，最終延長馬達的使用壽命。本文為Voyager4感測器系列文章的第1部分。該感測器可作為參考範例，協助開發人員加速智慧系統的設計工作，以及理解設計過程中需要權衡的各種因素。
無線振動感測器典型工作模式
市售的無線工業感測器通常以極低的工作週期運行。使用者設定感測器的休眠時間，定期感測器喚醒並測量溫度和振動，再透過無線傳輸功能將資料傳回使用者的資料伺服器。市售感測器通稱電池壽命為5年，電池壽命則是以每24小時擷取一次或多次資料的使用情境推估而得，參見圖1。
圖1 工業無線感測器典型操作模式
大多數情況下，感測器90%以上的時間處於休眠模式。Voyager4感測器也以類似方式運行，但會利用邊緣AI進行異常檢測(採用MAX78000 AI微控制器)來限制無線電的使用。當感測器喚醒並測量資料時，只有微控制器檢測到資料中存在異常時，才會將資料傳回使用者。
Voyager4感測器系統工作原理
Voyager4感測器的工作原理如圖2所示。ADXL382三軸8 kHz數位微機電系統(MEMS)用於擷取振動資料。首先，原始振動資料會先經由路徑A傳送至MAX32666低功耗藍牙(BLE)處理器。資料可透過BLE無線連線或USB傳送給使用者。借助MAX78000工具，這些原始振動資料用於訓練邊緣AI演算法。
利用MAX78000工具將AI模型合成為C程式碼。邊緣AI演算法透過BLE無線方式進行OTA(Over-the-Air)更新並部署至Voyager4感測器，再利用搭載邊緣AI硬體加速器的MAX78000處理器儲存在記憶體中。
圖2 Voyager4工作原理
在Voyager4初始訓練階段之後，ADXL382 MEMS資料可以採用圖2所示的路徑B。MAX78000邊緣AI演算法將根據擷取到的振動資料，判斷機器運轉是否正常。如果振動資料正常，則無需啟用MAX32666的無線通訊功能。Voyager4感測器按照圖2所示的路徑D進行操作，MEMS感測器返回休眠模式。但是，如果演算法預測振動資料存在異常，則操作按照路徑C進行，並透過BLE向用戶發送振動異常警報。本系列文章第2部分將詳細解釋該邊緣AI的實現細節。
硬體系統和功耗分析
圖3概要顯示了Voyager4硬體系統。ADXL382是一款低雜訊密度、低功耗、3軸MEMS加速度計，提供多種量測範圍選項。該元件支援±15g、±30g及±60g量測範圍，並提供8kHz頻寬。ADG1634單刀雙擲(SPDT)CMOS開關用於將MEMS原始振動資料切換至MAX32666 BLE微控制器或MAX78000 AI微控制器。BLE微控制器用於控制SPDT開關。其他幾個周邊連接到MAX32666，包括用於監測電池電流的MAX17262 電量計以及超低功耗ADXL367 MEMS加速度計。ADXL367用於在高振動衝擊事件發生時喚醒BLE模組。在運動啟動的喚醒模式下，其僅消耗180nA電流。BLE微控制器可利用FTDI FT234XD-R透過BLE或USB將ADXL382 MEMS的原始資料傳輸到主機。
圖3 Voyager4硬體系統概覽
Voyager4感測器採用MAX20335電源管理IC(PMIC)，如圖3和圖4所示。
圖4 Voyager4電源管理原理
該PMIC具有兩個超低靜態電流降壓型穩壓器和三個超低靜態電流低壓差(LDO)線性穩壓器。每個LDO和降壓型穩壓器的輸出電壓均可單獨啟用與停用，並且每個輸出電壓值均可透過I2C介面進行設定(預設值已預先設定)。BLE處理器用於針對Voyager4的不同工作模式，啟用或停用各個PMIC電源輸出。表1詳細列出了Voyager4感測器的不同工作模式。
表2則列出了MAX32666和MAX78000處於啟動模式或停用模式下，各項特性的啟動情況。例如，對於訓練模式，BLE微控制器必須首先在BLE網路中廣播其存在，然後與網路伺服器建立BLE連接。Voyager4隨後透過BLE網路傳輸ADXL382 MEMS原始資料，以在使用者的PC上訓練AI演算法。
然後，Voyager4感測器返回深度睡眠模式。在正常(AI)模式下，無線BLE的廣播、連接與資料串流功能默認禁用。每隔一定週期，MAX78000就會喚醒並運行AI推理。如果未檢測到異常，則Voyager4返回深度睡眠模式。
Voyager4評估套件的平均功耗，是根據深度睡眠、訓練及正常(AI)模式下各工作事件的持續時間與發生頻率估算而得。圖5顯示了平均功耗的匯總情況。
Voyager4評估套件(EV-CBM-VOYAGER4-1Z)包含多項便於評估使用的元件(LED、上拉電阻)。這些元件由LDO1OUT電源軌供電，功耗為0.3 mW(深度睡眠模式)，如圖5所示。
圖5 平均功耗與事件間隔時間的關係
當評估套件在訓練模式下運行時，如果BLE處於運作狀態，每小時廣播、連接和傳輸資料一次，功耗超過0.65 mW。如果Voyager4感測器在AI模式下運行，即使感測器每小時啟動一次，功耗也只接近0.3 mW。
圖5顯示，當感測器無需傳輸原始振動資料時，其功耗可降低多達50%。因此，透過邊緣AI先行篩選異常事件，可望延長感測器的電池續航時間。
在大約0.3 mW的功耗下，一顆1500 mAh電池(例如TinyCircuits的可充電ASR00073)可工作長達兩年；如果使用兩顆標準AA型2.6 Ah LS14500 Saft電池，則可工作7年以上。Saft的LS 14500電池適用於長期應用(通常可達5至20年以上)，能夠支援長時間低電流消耗及週期性脈衝負載。
Voyager4感測器機械設計
Voyager4感測器直徑為46 mm，最小高度為77 mm。底座上有一個M6螺紋孔，可透過螺柱或黏著劑將其安裝到馬達外殼上。圖6為機械元件的分解圖，其包含鋁製底座與外殼，並採用ABS塑膠蓋以減輕BLE訊號傳輸時的天線遮罩效應。BLE和邊緣AI微控制器的PCB垂直安裝，電池則固定在支架上。MEMS感測器與電源電路PCB設置於底座內，以靠近被監測的振動源。
圖6 Voyager4感測器外殼的機械元件
機械模態分析
為MEMS加速度計設計結構完善的機械外殼，可確保從被測物件中擷取高品質的狀態監測振動資料。理解模態分析是設計出良好機械外殼的必要條件。
模態分析為何重要
模態分析用於了解結構的振動特性，可取得設計的固有頻率與振型(相對變形型態)。使用模態分析時，關鍵問題是要避免諧振，結構設計的固有頻率與外部振動的激振頻率接近時，對於振動感測器而言，外殼的固有頻率應高於MEMS感測器量測目標的振動頻率範圍。Voyager4的X、Y和Z軸上的3 dB頻寬為8 kHz。在低於8 kHz的頻率下，感測器外殼不應產生明顯的諧振。
固有頻率和振型
ANSYS和其他模擬工具提供了模態分析模組，有助於設計人員探索幾何形狀、材料選擇和機械元件對感測器外殼頻率響應的影響。感測器外殼的質量、剛度和固有頻率之間相互關聯。
公式1為質量矩陣[M]、剛度矩陣[K]、角頻率ωi和振型{∅i}的關係式，用於諸如ANSYS的FEM程式進行計算。ωi除以2π，可以計算得出固有頻率fi，振型{∅i}提供特定固有頻率下材料的相對變形模式。
對於單自由度系統，頻率可以用公式2來簡單表示。
公式2提供了一種簡單、直覺的設計評估方法。如果降低感測器外殼的高度，使得剛度增大、質量減小，進而提高固有頻率。此外，如果增加外殼的高度，剛度減小、質量增加，固有頻率將隨之降低。大多數設計都具有多個自由度。有些設計具有數百個自由度。利用有限元方法可以快速得出公式2的計算結果，若以人工方式計算則相當耗時
使用模擬工具及公式1和2，並仔細選擇材料，可確保實現頻率響應的設計目標。
模式參與因數
模式參與因數(MPF)用於確定哪些模式和固有頻率對於設計更重要。公式3是振型{∅i}、質量矩陣[M]和激勵方向向量D的關係式，用於求解MPF。參與因數的平方即是有效質量。
MPF與有效質量可反映各振動模式在不同方向上的質量參與程度。一個方向上的值較高表示在該方向上，模式將被力(例如振動)激勵。
為了正確解讀模態分析結果，您需要瞭解結構上的所有點都會以相同頻率振動，但每個點的振動幅度(或振型)是不同的。例如，18 kHz頻率對機械外殼頂部的影響比底部大。
模態模擬和實驗室測試
Voyager4感測器元件的模擬採用了以下材料：外殼底部和中間部分使用3003鋁合金，蓋子則是使用ABS-PC塑膠材質。
模態分析模擬結果如表3所示，在目標頻率範圍內共獲得了14個模式結果。
表3 模態分析模擬結果
X、Y、Z方向的MPF以表格顯示。最強的模式以藍色醒目標示。模擬結果可用於觀察這些主要振動模式的變形位置。
模式1和2類似，會影響ABS-PC蓋子，如圖7所示。
圖7 在模式1下，蓋子變形，且遠離剛性感測器底座
由於模式1的變形位置遠離底座感測器PCB，這個小諧振不會影響ADXL382 MEMS的效能。
表3著重強調的模式7發生在Z(垂直)軸上大約7.25 kHz頻率處。圖8顯示其對外殼的側壁有一些明顯的影響。然而，底座並未受到模式7的強烈影響。
圖8 模式7，其頻率為7.25 kHz，對外殼鋁壁有明顯影響
該模態模擬表明，沒有任何模式會對位於外殼底座上的ADXL382感測器PCB產生明顯的影響，並且8 kHz的3 dB頻寬內不會出現顯著的機械諧振。
為了驗證模擬結果，我們將Voyager4感測器放置在模態振動器上，輸入振動為恆定的0.25峰值(g)，頻率掃描範圍為0 kHz至8 kHz。在最高8 kHz的頻率範圍內，Voyager4感測器的頻率響應在±1.5 dB以內，如圖9所示。
圖9 Voyager4感測器頻率響應
搭載嵌入式AI硬體加速器的微控制器可以提升無線感測器節點的決策能力，並延長其電池壽命。借助邊緣AI，電池壽命可延長至少50%。對振動感測器外殼進行模態分析不僅能夠加速感測器的開發週期，同時還能確保從被測物件中擷取高品質的振動資料。
(本文作者Richard Anslow為ADI資深經理，Danail Baylov為ADI資深工程師)