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O engenheiro

Oct 08, 2023

Chris Murphy, Engenheiro de Aplicações, Dispositivos Analógicos

Este artigo explica como os avanços recentes na tecnologia MEMS colocaram os sensores acelerômetros em primeiro plano, rivalizando com os sensores piezoelétricos em aplicações de monitoramento baseadas em condições. Também discutiremos como usar a nova plataforma de desenvolvimento que torna tudo isso possível. Outro artigo se concentrará na estrutura de software que oferece suporte a essa plataforma de desenvolvimento e como ela pode ser integrada a ferramentas populares de análise de dados para desenvolver exemplos de aprendizado de máquina e, por fim, como ela pode ser implantada em vários ativos.

O monitoramento baseado em condição (CbM) envolve o monitoramento de máquinas ou ativos usando sensores para medir o estado de integridade atual. A manutenção preditiva (PdM) envolve uma combinação de técnicas como CbM, aprendizado de máquina e análise para prever os próximos ciclos ou falhas de manutenção de ativos. Com um crescimento significativo projetado no monitoramento da integridade da máquina globalmente, é imperativo conhecer e entender as principais tendências. Mais e mais empresas de CbM estão recorrendo ao PdM para diferenciar suas ofertas de produtos. Os gerentes de manutenção e instalações agora têm novas opções quando se trata de CbM, como instalações sem fio e instalações de baixo custo e alto desempenho. Embora a maior parte da infraestrutura do sistema CbM permaneça inalterada, a nova tecnologia MEMS agora pode ser diretamente integrada a sistemas tradicionalmente dominados por sensores piezoelétricos ou aqueles não monitorados anteriormente devido a barreiras de custo.

Em um projeto típico de cadeia de sinal CbM, há muitas disciplinas de engenharia diferentes necessárias e tecnologias a serem consideradas, que estão constantemente melhorando e aumentando em complexidade. Vários tipos de clientes agora existem com experiência em áreas específicas, como desenvolvimento de algoritmos (somente software) ou design de hardware (somente hardware), mas nem sempre ambos.

Os desenvolvedores que procuram se concentrar no desenvolvimento de algoritmos precisam de data lakes de informações para prever com precisão as falhas de ativos e o tempo de inatividade. Eles não querem projetar hardware ou solucionar problemas de integridade dos dados; eles só querem usar dados conhecidos por serem de alta fidelidade. Da mesma forma, os engenheiros de hardware que buscam aumentar a confiabilidade do sistema ou reduzir custos precisam de uma solução que possa ser facilmente conectada à infraestrutura existente para comparar com as soluções existentes. Eles precisam acessar os dados em um formato legível que seja fácil de usar e exportar, para que não percam tempo avaliando o desempenho.

Muitos dos desafios no nível do sistema podem ser resolvidos com uma abordagem de plataforma - desde o sensor até o desenvolvimento algorítmico - permitindo todos os tipos de clientes.

A plataforma de monitoramento baseado em condição CN0549 é uma solução de hardware e software de alto desempenho e pronta para uso que permitirá o streaming de alta fidelidade de dados de vibração de um ativo para o ambiente de desenvolvimento de algoritmo/aprendizado de máquina. A plataforma beneficia os especialistas em hardware, pois é uma solução de sistema testada e verificada que fornece aquisição de dados de alta precisão, acoplamento mecânico comprovado ao ativo e um sensor de vibração de banda larga de alto desempenho. Todos os arquivos de design de hardware são fornecidos, permitindo uma fácil integração no produto que você projeta. O CN0549 também é atraente para especialistas em SW, pois abstrai os desafios do hardware de cadeia de sinal de monitoramento de condição e permite que equipes de software e cientistas de dados comecem a desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina. Os principais recursos e benefícios incluem:

A plataforma de desenvolvimento CbM consiste em quatro elementos diferentes mostrados na Figura 1, que discutiremos individualmente antes de examinar a solução geral combinada.

Figura 1. Elementos da plataforma de desenvolvimento CbM.

Largura de banda mais ampla e sensores de ruído mais baixos permitem a detecção precoce de falhas, como problemas de rolamento, cavitação e engrenagem engrenada. É imperativo que qualquer eletrônica de aquisição de dados mantenha a fidelidade dos dados de vibração medidos; caso contrário, informações críticas sobre falhas podem ser perdidas. Manter a fidelidade dos dados de vibração permite ver as tendências mais cedo e, com alto grau de confiança, podemos recomendar a manutenção preventiva, reduzindo assim o desgaste desnecessário dos elementos mecânicos e, inevitavelmente, prolongando a vida útil dos ativos.

100dB dynamic range over that bandwidth - for example, Piezotronics PCB Model 621B40 accelerometer, which achieves 105dB at 30kHz. CN0540 was designed to have extra bandwidth and precision capabilities beyond current vibration sensor performance to ensure it will not be a bottleneck to collecting high performance vibration data. It is very easy to compare and benchmark MEMS vs. piezoelectric on the same system. Whether working with MEMS, piezo, or both, the CN0540 provides the best signal chain solution for data acquisition and processing, which inevitably can be designed into an embedded solution./p>