【導讀】工業(yè)設備市場(chǎng)的許多企業(yè)都希望采用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)幫助他們最大程度減少意外的服務(wù)中斷，防止其產(chǎn)品、產(chǎn)線(xiàn)和服務(wù)受到影響。這種想法的緣由顯而易見(jiàn)：減少意外停機時(shí)間能夠提升運營(yíng)效率，實(shí)現效益最大化。
引言
工業(yè)設備市場(chǎng)的許多企業(yè)都希望采用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)幫助他們最大程度減少意外的服務(wù)中斷，防止其產(chǎn)品、產(chǎn)線(xiàn)和服務(wù)受到影響。這種想法的緣由顯而易見(jiàn)：減少意外停機時(shí)間能夠提升運營(yíng)效率，實(shí)現效益最大化。市場(chǎng)分析公司Aberdeen在2016年發(fā)布的一份研究報告表明，企業(yè)停擺一小時(shí)的平均成本高達26萬(wàn)美元1。OEM可以通過(guò)為工業(yè)系統增加測量和分析性能數據的智能功能，幫助客戶(hù)實(shí)施預測性維護（PDM）系統，從而識別和更換故障的系統組件（例如工業(yè)機器人中使用的電機），以免它們出現故障而中斷生產(chǎn)。
為了幫助工業(yè)設備OEM廠(chǎng)商在其產(chǎn)品中實(shí)現PDM功能，萊迪思半導體開(kāi)發(fā)了用于工業(yè)自動(dòng)化系統的萊迪思Automate解決方案集合。萊迪思提供各類(lèi)低功耗FPGA，作為一種可重新編程的芯片，它可執行數據處理或協(xié)處理功能，構建用于PDM應用的AI/ML推理模型。為簡(jiǎn)化和加快基于萊迪思FPGA的PDM系統的開(kāi)發(fā)，Automate包括了軟件工具、工業(yè)IP核、模塊化硬件開(kāi)發(fā)板、軟件可編程的參考設計和演示，輕松設計具有PDM功能、可擴展的多通道電機控制應用。圖1展示了基于萊迪思Automate 解決方案集合設計的具有預測性維護功能的電機控制系統。
圖1. 基于萊迪思Automate 解決方案集合設計的具有預測性維護功能的電機控制系統，可用于工業(yè)自動(dòng)化應用
Automate包括了一個(gè)PDM多通道電機控制參考設計，采用了業(yè)界常見(jiàn)的電機電流信號分析（MCSA）技術(shù)。在萊迪思的解決方案中，克拉克變換將來(lái)自三相電機的電流轉換為兩個(gè)信號。轉換后的電流變成α電流和β電流。對于正常運行的健康電機來(lái)說(shuō)，α電流和β電流相隔90度。在 x-y坐標系平面中，點(diǎn)的軌跡構成一個(gè)圓。在下文中，我們將展示電流或負載不平衡引起的各種軌跡圓的變形。
本文使用了在FPGA的RTL中實(shí)現的無(wú)傳感器空間矢量脈寬調制（SV_PWM）技術(shù)來(lái)驅動(dòng)一個(gè)三相無(wú)刷直流（BLDC）電機。SV_PWM控制信號驅動(dòng)Trenz TEP0002電機驅動(dòng)板，該開(kāi)發(fā)板實(shí)現了霍爾電流傳感器，并連接電機以檢測電機繞組電流。板載ADC將霍爾電流傳感器的輸出數字化，因此該參考設計可以讀取和控制用于電機控制和PDM的 ADC。電流以每秒0.8 MS/s的速率進(jìn)行采樣。
使用克拉克變換（方程 1）將三相（A、B和C）電流（圖 2）轉化為α電流和β電流，如圖3所示。
圖2. 三相電機電流（IA、IB和IC）
圖3. 克拉克變換的輸出Iα and Iβ
觀(guān)察Iα和Iβ可以發(fā)現它們類(lèi)似于cos和sin函數。事實(shí)上，當它們在x-y坐標平面上繪制函數圖像時(shí)，結果就是一個(gè)圓（圖 4）。
圖4. Iα和Iβ的X-Y平面圖像
該參考設計可以對固定的軸旋轉次數采集電機繞組電流快照（默認為50轉的快照）或用戶(hù)選擇更長(cháng)時(shí)間段內的繞組電流快照。在應用克拉克變換之前，電機電流的信號處理包括峰值檢測和歸一化以及移動(dòng)平均濾波器。這種自適應的功能適用于各類(lèi)電機和各種功耗級別的PDM。
萊迪思Automate解決方案集合的PDM解決方案包括了一種專(zhuān)有算法，該算法將圓的數據（如圖6所示）折疊為一個(gè)具有更高特征集中度的較小的數據集，之后才使用PDM AI引擎對其進(jìn)行處理。PDM AI引擎已經(jīng)使用包括正常的和不正常的電機數據在內的10000多個(gè)模型進(jìn)行了訓練。
不正常的電機數據類(lèi)型1——繞組電流較高
該類(lèi)數據集代表了由于電機繞組過(guò)熱或燒毀造成的早期電機故障。通常情況下，由于制造公差或電機驅動(dòng)器故障，一個(gè)繞組會(huì )先于其他兩個(gè)繞組發(fā)生故障。將電阻分別與兩個(gè)“正常的”繞組串聯(lián)，可以很好地模擬這種故障模式。圖5顯示了模擬繞組A中“短路”的情況。圖6展示了這種情況下產(chǎn)生的折疊圖像和原始圖像。該圓已變形為長(cháng)軸在x軸上的橢圓。表1總結了三個(gè)電機繞組高電流導致的變形。
圖5. 電機繞組A的高電流
圖6. 繞組A電流較高情況下電機的PDM圖像（Bad_Robot_D.jpg）
出現高電流的繞組相應的Iα – Iβ坐標圖
A長(cháng)軸在X軸上的橢圓
B長(cháng)軸在45°的橢圓
C長(cháng)軸在135°的橢圓
表1. 電機繞組短路時(shí)的PDM圖像總結
不正常的電機數據類(lèi)型2——繞組電流較低
有幾種情況會(huì )導致單個(gè)繞組電流過(guò)低。例如，大功率電機中的連接部分可能會(huì )被腐蝕或有松動(dòng)，從而導致在電流到達電機繞組之前I-R電壓下降。此外，其中兩個(gè)繞組可能會(huì )先于第三個(gè)繞組出現故障，或者電機驅動(dòng)在其中一相變弱。同樣，我們可以將一個(gè)電阻與“不正常的”電機繞組串聯(lián)來(lái)模擬這種故障，如圖7所示。圖8表明圓發(fā)生變形，變?yōu)殚L(cháng)軸在135度的橢圓。表2總結了三個(gè)電機繞組低電流導致的變形。
圖7. 電機繞組B阻抗增大
圖8. 繞組B電流較低情況下電機的PDM圖像（Bad_Robot_B.jpg）
出現低電流的繞組相應的Iα – Iβ坐標圖
A長(cháng)軸在90°的橢圓
B長(cháng)軸在135°的橢圓
C長(cháng)軸在45°的橢圓
表2. 電機繞組低電流下的PDM圖像總結
不正常的電機數據類(lèi)型3——負載不平衡
第三類(lèi)故障同樣使用MCSA來(lái)檢測電機上機械負載的不平衡。出現負載不平衡時(shí)，轉動(dòng)慣量不均勻并圍繞轉子軸擺動(dòng)（類(lèi)似于陀螺在倒地前的擺動(dòng)）。當轉動(dòng)慣量繞電機軸擺動(dòng)時(shí)，繞組或多或少地會(huì )消耗更多與擺動(dòng)同步而非與電機轉速同步的電流。為了模擬這種情況，可以將一個(gè)不平衡的慣性輪固定在電機軸上，并在電機達到運行速度后采集數據。圖9顯示了負載不平衡的電機的PDM圖像。電源管理有問(wèn)題也可能導致相同類(lèi)型的圖像。
圖9. 安裝了不平衡的慣性輪的電機PDM圖像
正常的電機數據——負載平衡電流平衡
那么正常電機的運行特征是如何呢？圖10展示了未連接任何電阻而是一個(gè)平衡的慣性輪的電機的PDM圖像。在60°、170°和290°（大約相隔120°）方向與完美的圓有一些細微的偏差。這是SV_PWM從一相轉換到下一相重疊的結果。
圖10. 電流和負載都平衡時(shí)的電機PDM圖像
結論
用于工業(yè)電機控制系統的預測性維護功能通過(guò)最大程度減少意外故障導致的系統停擺，極大降低了運營(yíng)成本。萊迪思Automate解決方案集合擁有快速輕松實(shí)現PDM所需的硬件和軟件工具，并使用行業(yè)標準的MCSA解決方案，為許多工業(yè)應用（包括機器人）中常用的BLDC電機保駕護航。
(來(lái)源：萊迪思)
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