【導讀】隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0的快速發(fā)展，許多制造商正在使用各種類(lèi)型傳感器來(lái)收集有關(guān)資產(chǎn)的健康信息，這些信息可為預測分析流程提供見(jiàn)解，例如工單生成和預測潛在的設備停機時(shí)間。在將傳感器數據集成到物聯(lián)網(wǎng)平臺時(shí)，考慮傳感器的類(lèi)型范圍非常重要，一些重要的傳感器測量溫度、電壓、振動(dòng)、電力和濕度。本文提出了一個(gè)問(wèn)題：聲學(xué)傳感器能否用于機器健康診斷？
我們經(jīng)常根據聽(tīng)到的噪音來(lái)診斷機器問(wèn)題，遺憾的是，人類(lèi)只能聽(tīng)到20~22000 Hz范圍內的聲音，還有很多聞所未聞的聲音人類(lèi)無(wú)法聽(tīng)到，而人類(lèi)聽(tīng)力范圍之外的聲音也能對機器健康產(chǎn)生有價(jià)值見(jiàn)解。
光或超聲傳感器問(wèn)題
機器由相互磨合的運動(dòng)部件組成，可以產(chǎn)生摩擦和噪音，因此許多機器故障可以通過(guò)聲音檢測。像可見(jiàn)光這樣的裝置不能用于這種機器，因為光不能通過(guò)機器部件，因此無(wú)法確定任何關(guān)鍵問(wèn)題。
超聲波傳感器倒是很有希望，但是，同樣可以檢測微小聲音的超聲波價(jià)格昂貴，并且還需要接收器和發(fā)射器在機器周?chē)苿?dòng)——類(lèi)似醫院里的超聲波儀器，因此，超聲波并不理想。
此外，工業(yè)運營(yíng)商也不喜歡侵入式解決方案，而聲學(xué)傳感器允許非侵入式設置，對工作空間侵入最小。
聲學(xué)傳感器能否用于機器健康診斷？
結合預測算法，非侵入式聲學(xué)傳感器可以在機器出現故障之前就能檢測到微弱噪聲。
實(shí)時(shí)檢測聲音的另一種方法是聲學(xué)相機，其捕捉聲波并以熱成像方式可視化它們，然后通過(guò)算法分析這些信息，以確定故障的根本原因。例如，在電力傳輸系統中，這種相機可以確定異常聲音的特定點(diǎn)，并利用它來(lái)預測部件故障的早期階段，比如，在輸送空氣或液體的加壓管道系統中，這種相機可以精確檢測到維修人員視線(xiàn)之外的泄漏點(diǎn)。
可以將多個(gè)聲學(xué)傳感器放置在機器中的目標位置，并將它們連接到無(wú)線(xiàn)邊緣設備來(lái)收集數據，無(wú)線(xiàn)邊緣設備直接將數據發(fā)送和上傳到云服務(wù)器，在那里可以對數據進(jìn)行分析。結合資產(chǎn)管理系統和預測分析，可以提供關(guān)鍵資產(chǎn)效率參數的詳細信息。
機器可持續的聲學(xué)診斷
根據一些研究，高達40%的工廠(chǎng)能源成本可能是由損耗造成的。當電機開(kāi)始退化時(shí)，機器的整體效率會(huì )降低，為了彌補效率降低，電機需要消耗更多能源。這導致額外的電力消耗和更高的電費支出。
使用聲學(xué)傳感器來(lái)發(fā)現機器缺陷使制造商能夠在這種損耗開(kāi)始之前修復機器，減少停機時(shí)間和電力成本，同時(shí)延長(cháng)機器的使用壽命。這可以為運營(yíng)部門(mén)節省大量成本，例如，我們看到有公司將耗電量降低了10%，由于該公司在全球運營(yíng)著(zhù)大約5億臺電機，因此節省了大量成本。
考慮到上述所有優(yōu)勢，聲學(xué)傳感器和相機完全可以成為物聯(lián)網(wǎng)預測分析的強大工具。
