傳統的維護往往是出現問題了才維護，或者依靠人員定期檢查，因此往往維修成本很高。基于狀態的維護(Condition-based Maintenance)，是通過使用傳感器實時監控設備的健康狀態，使得設備能夠在出故障前得到及時的維護。 常見的應用比如工業設備中的渦輪機、風扇、泵和馬達等。本文從電機的失效類型、傳感器的選擇出發，說明基于狀態維護（CBM）的設計實現，希望能給大家帶來一些關于如何實現基于狀態的維護（CBM）的一些啟示。

機械故障的失效類型

一般來說, 機械故障失效類型主要分為兩大類：

機械振動, 頻率在10Hz到1kHz 或2Hz到1kHz （ISO 10816）

機械磨損, 頻率在2Hz到6kHz

圖1：失效類型 vs 振動頻率

（圖片來源：ADI為你的應用選擇最合適的加速度傳感器）

振動測量是目前最常見的方式，因為它能夠可靠地指示機械問題，如不平衡以及軸承故障等問題。

傳感器的選擇

對于CBM, 常見使用傳感器測量的信息有：振動、溫度、聲音、流量、壓力等。

（圖表信息來源：ADI選擇最合適的預測性維護傳感器）

傳感器參數指標

在選擇傳感器之前，首先應該了解電機的失效類型。對于加速度傳感器比較關鍵的參數有：噪聲密度、帶寬范圍、線性度等。傳感器的性能越好，分析能力就越強。

比如對于低轉速電機的不平衡問題，可能需要低噪聲密度傳感器，但是其對于帶寬范圍要求相對比較低。而對于齒輪故障檢測，可能需要低噪聲密度和寬帶寬范圍。

通過Digi-Key提供的參數搜索功能，可以篩選出所需的傳感器，比如ADI加速度傳感器。

基于狀態的維護（CBM）設計實現

加速度傳感器輸出主要分為模擬和數字兩種。模擬輸出的傳感器一般都會再接一個獨立ADC或者連接到有集成ADC功能的MCU，來轉化成數字輸出。因此如何有效地進行數字信號處理就變得特別重要。

邊緣節點（Edge Node）

一般ADC或傳感器的數字輸出方式主要為SPI。這種方式往往不提供任何數據完整性檢查機制、時間戳（time stamping）以及混合來自不同傳感器的數據等功能。

因此，把傳感器數據打包到更高級別協議的邊緣節點中，然后再傳送，會變得非常有效。這可以使得傳感器接口更加健壯和靈活。這就要求邊緣節點使用合適的方式處理打包數據流。

總線選擇

一般ADC或傳感器的主要數字輸出方式為SPI。SPI是一種不平衡的單端串行接口，主要用于短距離傳輸數據。

長距離有線傳輸，可以選擇使用RS-485傳輸。RS-485信號傳輸是平衡的差分式傳輸，本身便能抗干擾, 適用于較長距離的數據傳輸。RS-485在100米以下的傳輸距離，數據傳輸速率可以達到50Mbps。如果降低數據傳輸速率，傳輸距離可以延長到1000米。（產品示例：ADI RS-485收發器）

長距離無線傳輸的方式有很多，比如Wi-Fi、藍牙、LoRa、zigbee等等。這里以ADI SmartMesh為例，帶大家初步了解長距離無線傳輸的連接方式。

ADI SmartMesh IP網絡基于6LoWPAN標準（IEEE 802.15.4e），基于2.4GHz頻段，具有低功耗高可靠性的特點。

圖2：SmartMesh 網絡連接

更多的技術信息，可以參考以下資源：

ADI SmartMesh

更多ADI RF 收發器模塊

數據分析

采集完數據之后就是分析數據。目前存在多種振動分析技術。比如使用數字濾波，用于克服流程本身或者由機器的其他組件導致的寄生振動，還可以使用數學工具進行輔助，例如ADcmXL3021中包含的工具（計算平均值、標準偏差、波峰因素、峰度等）。

分析可以在時域中進行，也可以對頻率做分析。特別是頻率分析，可以提供關于異常及異常原因的信息的分析。

無論使用哪種分析方法，關鍵是要確定最佳警報閾值，以使維護操作既不會太早也不會太遲。

本文小結

不管是工業4.0，還是中國制造2025，都加速了工業向自動化發展的趨勢。對于高技術產業，諸如機器人技術、人工智能等，往往需要更先進的方式以確保系統的可靠性。基于狀態的維護（CBM）能夠通過實時監控來確保系統可靠性，因此這一方法變得越來越重要。

原文標題：工業設備有沒有“病”？讓基于狀態的維護（CBM）告訴你！

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責任編輯：haq