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[導讀]提升工業(yè)系統(tǒng)智能化的方法有多種,其中包括將邊緣和云端人工智能(AI)技術應用于配備模擬和數(shù)字器件的傳感器。鑒于AI方法的多樣性,傳感器設計人員需要考慮若干相互沖突的要求,包括決策延遲、網(wǎng)絡使用、功耗/電池壽命以及適合機器的AI模型。本系列文章重點介紹智能AI無線電機監(jiān)測傳感器的設計,并回答一些關鍵問題,例如:邊緣AI如何延長傳感器電池的壽命?系統(tǒng)的洞察和決策能力有哪些提升?本文介紹的傳感器利用邊緣AI算法檢測異常電機行為,進而觸發(fā)機器診斷和維護,最終延長電機的使用壽命。

提升工業(yè)系統(tǒng)智能化的方法有多種,其中包括將邊緣和云端人工智能(AI)技術應用于配備模擬和數(shù)字器件的傳感器。鑒于AI方法的多樣性,傳感器設計人員需要考慮若干相互沖突的要求,包括決策延遲、網(wǎng)絡使用、功耗/電池壽命以及適合機器的AI模型。本系列文章重點介紹智能AI無線電機監(jiān)測傳感器的設計,并回答一些關鍵問題,例如:邊緣AI如何延長傳感器電池的壽命?系統(tǒng)的洞察和決策能力有哪些提升?本文介紹的傳感器利用邊緣AI算法檢測異常電機行為,進而觸發(fā)機器診斷和維護,最終延長電機的使用壽命。

電機健康狀況監(jiān)測

對機器人和旋轉機器(例如渦輪機、風扇、泵和電機)實施的狀態(tài)監(jiān)控(CbM)會記錄與機器的健康和性能相關的實時數(shù)據(jù),以便針對性地實施預測維護和優(yōu)化控制。在機器生命周期的早期進行針對性的預測維護,可以減少生產(chǎn)停機的風險,從而提高可靠性、顯著節(jié)約成本和提高工廠的生產(chǎn)率。要對工業(yè)機器實施基于狀態(tài)的監(jiān)控,可以利用一系列傳感器數(shù)據(jù),如電氣測量、振動、溫度、油品質量、聲學、磁和流程測量(如流量和壓力)。但是,振動測量是目前常見的方法,它可以非??煽康刂赋霾黄胶夂洼S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(wěn)健的低功耗無線振動監(jiān)控平臺,它讓設計人員能夠將無線解決方案快速部署到機器或測試設置中。Voyager4傳感器利用邊緣人工智能(AI)算法檢測異常電機行為,進而觸發(fā)機器診斷和維護,最終延長電機的使用壽命。本文是介紹Voyager4傳感器的三部分系列文章的第1部分。該傳感器可作為參考范例,幫助開發(fā)人員加速智能系統(tǒng)的設計工作,以及理解設計過程中需要權衡的各種因素。

? 本系列文章的第1部分將介紹Voyager4無線狀態(tài)監(jiān)控傳感器,包括傳感器架構的關鍵元素、硬件設計、功耗分析和機械集成。

? 本系列文章的第2部分將重點討論軟件架構和AI算法,并說明在Voyager4上開發(fā)和部署AI模型的完整系統(tǒng)級方法。

? 本系列文章的第3部分將討論AI算法的實際實現(xiàn),以及Voyager4可以檢測的各種故障,例如不平衡、未對準和軸承缺陷。

無線振動傳感器的典型工作模式

目前市售的無線工業(yè)傳感器通常以非常低的占空比運行。用戶設置傳感器的休眠時長,定期傳感器喚醒并測量溫度和振動,然后通過無線電將數(shù)據(jù)傳回用戶的數(shù)據(jù)服務器。市售傳感器通常聲稱電池壽命為5年,此壽命基于每24小時捕獲一次數(shù)據(jù),或每24小時捕獲多次數(shù)據(jù)而預測的。參見圖1。

圖1.工業(yè)無線傳感器的典型操作

大多數(shù)情況下,傳感器90%以上的時間處于休眠模式。Voyager4傳感器也以類似方式運行,但會利用邊緣AI異常檢測(采用MAX78000 AI微控制器)來限制無線電的使用。當傳感器喚醒并測量數(shù)據(jù)時,只有微控制器檢測到數(shù)據(jù)中存在異常時,才會將數(shù)據(jù)傳回用戶。借助邊緣AI,電池壽命可延長至少50%(參見“硬件系統(tǒng)和功耗分析”部分)。

Voyager4傳感器系統(tǒng)工作原理

Voyager4傳感器的工作原理如圖2所示。ADXL382 三軸8 kHz數(shù)字微機電系統(tǒng)(MEMS)用于采集振動數(shù)據(jù)。首先,原始振動數(shù)據(jù)沿著路徑A到達MAX32666 低功耗藍牙®(BLE)處理器。數(shù)據(jù)可以通過無線BLE或USB發(fā)送給用戶。借助MAX78000工具,這些原始振動數(shù)據(jù)用于訓練邊緣AI算法。

圖2.Voyager4傳感器的工作原理

利用MAX78000工具將AI模型合成為C代碼。邊緣AI算法通過BLE無線(OTA)更新發(fā)送到Voyager4傳感器,并利用搭載邊緣AI硬件加速器的MAX78000處理器存儲在內存中。在Voyager4初始訓練階段之后,ADXL382 MEMS數(shù)據(jù)可以采用圖2所示的路徑B。MAX78000邊緣AI算法將根據(jù)采集到的振動數(shù)據(jù),預測機器運行是否正常。如果振動數(shù)據(jù)正常,則無需使用MAX32666的無線電功能。Voyager4傳感器按照圖2所示的路徑D進行操作,MEMS返回休眠模式。但是,如果算法預測振動數(shù)據(jù)存在異常,則操作按照路徑C進行,并通過BLE向用戶發(fā)送振動異常警報。本系列文章的第2部分將詳細解釋該邊緣AI的實現(xiàn)細節(jié)。

硬件系統(tǒng)和功耗分析

圖3概要顯示了Voyager4硬件系統(tǒng)。ADXL382是一款低噪聲密度、低功耗、3軸MEMS加速度計,具有可選測量范圍。該器件支持±15 g、±30 g和±60 g范圍以及8 kHz的寬測量帶寬。ADG1634 單刀雙擲(SPDT) CMOS開關用于將MEMS原始振動數(shù)據(jù)傳輸至MAX32666的無線BLE或MAX78000 AI微控制器。BLE微控制器用于控制SPDT開關。其他幾個外設連接到MAX32666,包括用于監(jiān)測電池電流的MAX17262 電量計以及超低功耗ADXL367 MEMS加速度計。ADXL367用于在高振動沖擊事件中將無線BLE從深度睡眠模式喚醒。在運動激活的喚醒模式下,它僅消耗180 nA電流。BLE微控制器可利用FTDI FT234XD-R通過BLE或USB將ADXL382 MEMS的原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鳈C。

圖3.Voyager4硬件系統(tǒng)

Voyager4傳感器采用MAX20335 電源管理集成電路(PMIC),如圖3和圖4所示。該PMIC具有兩個超低靜態(tài)電流降壓型穩(wěn)壓器和三個超低靜態(tài)電流低壓差(LDO)線性穩(wěn)壓器。每個LDO和降壓型穩(wěn)壓器的輸出電壓均可單獨使能和禁用,并且每個輸出電壓值均可通過I2C編程(默認值預配置)。BLE處理器用于針對Voyager4的不同工作模式,使能或禁用各個PMIC電源輸出。

圖4.MAX20335 PMIC

表1詳細列出了Voyager4傳感器的不同工作模式。

表1.Voyager4傳感器工作模式和相應的MAX20335 PMIC

電源配置

表2詳細列出了MAX32666和MAX78000處于激活模式或停用模式下,各項特性的激活情況。例如,對于訓練模式,BLE微控制器必須首先在BLE網(wǎng)絡中廣播其存在,然后與網(wǎng)絡服務器建立BLE連接。Voyager4隨后通過BLE網(wǎng)絡傳輸ADXL382 MEMS原始數(shù)據(jù),以在用戶的PC上訓練AI算法。

表2.Voyager4 BLE、AI和深度睡眠模式

然后,Voyager4傳感器返回深度睡眠模式。在正常(AI)模式下,無線BLE的廣播、連接和流傳輸特性默認禁用。每隔一定周期,MAX78000就會喚醒并運行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(jù)其在深度睡眠、訓練和正常/AI模式下的事件間隔時間來衡量的。圖5顯示了平均功耗的匯總情況。

Voyager4評估套件(EV-CBM-VOYAGER4-1Z)包含了多個方便客戶評估的元器件(LED、上拉電阻)。這些元器件由LDO1OUT電源軌供電,功耗為0.3 mW(深度睡眠模式),如圖5所示。

當評估套件在訓練模式下運行時,如果BLE處于活動狀態(tài),每小時廣播、連接和傳輸數(shù)據(jù)一次,功耗超過0.65 mW。如果Voyager4傳感器在AI模式下運行,即使傳感器每小時激活一次,功耗也只接近0.3 mW。

圖5顯示,當傳感器無需傳輸原始BLE數(shù)據(jù)時,其功耗降低多達50%。

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電池具有低基極電流和周期性脈沖特性,非常適合長期應用(通常5至20年以上)。

圖5.平均功耗與事件間隔時間的關系

Voyager4傳感器機械設計

Voyager4傳感器直徑為46 mm,最小高度為77 mm。底座上有一個M6螺紋孔,可通過螺柱或粘合劑將其安裝到電機外殼上。圖6為機械組件的分解圖,它包含鋁制底座和壁殼,并采用ABS塑料蓋以減輕BLE數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶炀€屏蔽效應。BLE和邊緣AI微控制器的PCB垂直安裝,電池固定在支架上。MEMS傳感器和電源的PCB置于底座上,靠近被監(jiān)測的振動源。

圖6.Voyager4傳感器外殼,機械組件。

機械模態(tài)分析

為MEMS加速度計設計一個結構良好的機械外殼,確保從被測對象中提取高質量的CbM振動數(shù)據(jù)。理解模態(tài)分析是設計出良好機械外殼的必要條件。

什么是模態(tài)分析,為什么它如此重要?

模態(tài)分析用于了解結構的振動特性。它可以提供設計的固有頻率和正常模式(相對變形而言)。使用模態(tài)分析時,關鍵問題是要避免諧振,此時結構設計的固有頻率與施加的振動負載的固有頻率非常接近。對于振動傳感器,外殼的固有頻率必須大于由MEMS傳感器測量的所施加振動負載的固有頻率。Voyager4的X、Y和Z軸上的3 dB帶寬為8 kHz。在低于8 kHz的頻率下,傳感器外殼不應產(chǎn)生明顯的諧振。

固有頻率和振型

ANSYS和其他仿真工具提供了模態(tài)分析插件,有助于設計人員探索幾何形狀、材料選擇和機械組件對傳感器外殼頻率響應的影響。傳感器外殼的質量、剛度和固有頻率之間相互關聯(lián)。

方程1為質量矩陣[M]、剛度矩陣[K]、角頻率ωi和振型{?i}的關系式,用于諸如ANSYS的FEM程序進行計算。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。

對于單自由度系統(tǒng),頻率可以用方程2來簡單表示。

方程2提供了一種簡單、直觀的設計評估方法。如果降低傳感器外殼的高度,使得剛度增大、質量減小,從而提高固有頻率。此外,如果增加外殼的高度,剛度減小、質量增大,固有頻率隨之降低。大多數(shù)設計都具有多個自由度。有些設計具有數(shù)百個自由度。利用有限元方法可以快速得出方程2的計算結果,如果采用手動計算則非常耗費時間。

使用仿真工具及方程1和2,并仔細選擇材料,可確保實現(xiàn)頻率響應的設計目標。更多信息請參閱“如何利用模態(tài)分析設計出色的振動傳感器外殼”一文,其中全面概述了模態(tài)分析。

模式參與因子

模式參與因子(MPF)用于確定哪些模式和固有頻率對于設計更重要。方程3是振型{?i}、質量矩陣[M]和激勵方向矢量D的關系式,用于求解MPF。參與因子的平方即是有效質量。

MPF和有效質量測量每種模式下在每個方向移動的質量數(shù)。一個方向上的值較高意味著在該方向上,模式將被力(例如振動)激勵。

為了完成模態(tài)分析解析,您需要了解結構上的所有點都按會相同頻率(全局變量)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。

Voyager4模態(tài)仿真和實驗室測試

Voyager4傳感器組件的仿真采用了以下材料:外殼底部和中間部分使用3003鋁合金,蓋子使用ABS-PC塑料。

模態(tài)分析仿真結果如表3所示,在目標頻率范圍內共獲得了14個模式結果。X、Y、Z方向的MPF以表格顯示。最強的模式以藍色高亮顯示。仿真結果用于檢查這些相對較強模式的變形位置。

表3.模態(tài)分析仿真結果

模式1和2類似,會影響ABS-PC蓋子,如圖7所示。

圖7.模式1,蓋子變形,遠離剛性傳感器底座。

基于模式1的位置遠離底座傳感器PCB,這個小諧振不會影響ADXL382 MEMS的性能。

表3著重強調的模式7發(fā)生在Z(垂直)軸上大約7.25 kHz頻率處。圖8顯示其對外殼的垂直壁有一些明顯的影響。然而,底座并未受到模式7的強烈影響。

圖8.模式7,頻率為7.25 kHz,對外殼鋁壁有明顯的影響。

該模態(tài)仿真表明,沒有任何模式會對位于外殼底座上的ADXL382傳感器PCB產(chǎn)生明顯的影響,并且8 kHz的3 dB帶寬內不會出現(xiàn)顯著的機械諧振。

為了驗證仿真結果,我們將Voyager4傳感器放置在模態(tài)振動器上,輸入振動為恒定的0.25峰值(g),頻率掃描范圍為0 kHz至8 kHz。在最高8 kHz的頻率范圍內,Voyager4傳感器的頻率響應在±1.5 dB以內,如圖9所示。

圖9.Voyager4傳感器頻率響應

結語

搭載嵌入式AI硬件加速器的微控制器可以提升無線傳感器節(jié)點的決策能力,并延長其電池壽命。借助邊緣AI,電池壽命可延長至少50%。對振動傳感器外殼進行模態(tài)分析能夠加速傳感器的開發(fā)周期,并確保從被測對象中獲取高質量的振動數(shù)據(jù)。

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