Durum tabanlı izleme (CbM), tahmine dayalı bakım yoluyla cihaz arızalarının önlenmesine yardımcı olur, ancak etkili bir sistem tasarlamak genellikle hassas algılamanın, düşük gürültülü sinyal zincirlerinin, güç yönetiminin ve kablosuz bağlantının optimize edilmiş entegrasyonunu gerektirir. Bunlar CbM'nin dağıtımını geciktirebilecek ve maliyetleri artırabilecek karmaşık özelliklerdir. Tasarımcılar ayrıca uç yapay zeka (AI) analizinin avantajlarının da farkındadır ancak bu aynı zamanda CbM'yi daha karmaşık hale getirir. Daha doğrudan ve etkili bir çözüm bulmamız gerekiyor.
Bu makale öncelikle yakınlık sensörlerini kısaca tanıtıyor, ardından Analog Devices'ın tak ve çalıştır çözümlerini tanıtıyor. Bu çözüm, uç yapay zeka yetenekleriyle kablosuz CbM'nin anında devreye alınmasını sağlar.
Devlet İzlemenin Önemi
Planlanmamış arıza süreleri, ekipmanın yüksek operasyonel verimliliğini sürdürmede büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Kritik ekipmanlarda beklenmedik bir arıza meydana geldiğinde, tüm üretim hattının felce uğramasına, tedarik zincirinin kesintiye uğramasına ve pahalı bakım hizmetlerine yol açabilir. Geleneksel bakım yöntemleri, bir arızadan sonra pasif onarımı veya sıkı periyodik bakımı içerir, ancak bu yöntemlerin dezavantajları vardır: pasif bakım, maliyetli aksama sürelerine yol açabilirken, periyodik bakım, hala çalışan bileşenleri gereksiz yere değiştirerek kaynak maliyetlerini artırabilir.
CbM'nin benimsenmesi, daha uygun maliyetli kestirimci bakım yöntemlerinin uygulanmasını sağlar. Ekipman operatörleri, titreşimi, sıcaklığı, akımı veya diğer performans göstergelerini izleyerek, arızalar meydana gelmeden önce bileşen performansındaki bozulmaya ilişkin uyarı sinyallerini belirleyebilir. Bu veriye dayalı yaklaşım, planlanmamış arıza sürelerini azaltabilir, ekipmanın ömrünü uzatabilir ve toplam sahip olma maliyetini düşürebilir.
CbM'nin sayısız avantajına rağmen, karmaşık gereksinimleri ve disiplinler arası uzmanlığa duyulan ihtiyaç nedeniyle kullanımı durma noktasına gelebilir. Endüstriyel ve otomotiv alanlarında bu zorlukların üstesinden gelmek, CbM tabanlı kestirimci bakımın başarılı bir şekilde uygulanmasında büyük bir zorluktur.
Devlet bazlı izlemenin getirdiği zorluklar ve gereksinimler
CbM'nin potansiyel avantajlarından tam olarak yararlanabilmek için CbM çözümlerinin zorlu endüstriyel ve otomotiv ortamlarında güvenilir bir şekilde çalışması ve aynı zamanda doğru ölçüm verilerine dayalı olarak zamanında analizler yapması gerekir. Ancak izlenen ekipmanın normal çalışması sırasında bile bu özel çalışma koşulları, ölçüm ekipmanını çok büyük çevresel ve mekanik baskılara maruz bırakabilir. Endüstriyel motorlar, iletim sistemleri ve ağır dönen ekipmanlar, izleme cihazlarını sürekli olarak titreşime, şoka, aşırı sıcaklıklara ve yüksek düzeyde elektromanyetik girişime (EMI) maruz bırakabilir.
Güvenilir kestirimci bakım elde etmek için CbM cihazlarındaki titreşim sensörlerinin, genellikle şaft dengesizliğinin, yanlış hizalamanın veya yatak aşınmasının ilk ipuçları olan daha ince değişiklikleri tespit edebilmesi gerekir. Zorlu çevre koşullarında yüksek hassasiyetli titreşim ölçümü sağlamak için, zorlu çalışma ortamlarında istikrarlı performansı koruyabilen yüksek bant genişliğine sahip, düşük gürültülü bir sensör sinyali toplama alt sistemi gereklidir.
CbM yönteminin özü olan titreşim analizi, normal çalışma ile erken arıza belirtileri arasında ayrım yapabilen kalıpların tanımlanması için temel oluşturur. Geçmişte titreşim sensörü sistemleri, ölçüm sonuçlarını analiz için merkezi bir ana bilgisayara veya bulut kaynaklarına iletiyordu. Ancak gelişmiş CbM çözümleri, analiz yeteneklerini giderek daha fazla uç noktaya kaydırmaya başladı. Sensör sistemi içindeki veya yakınındaki verilerin analiz edilmesiyle mümkün olan en kısa sürede sonuç alınabilmekte ve zamana duyarlı endüstriyel ve otomotiv ağlarındaki trafik azaltılabilmektedir.
Spesifik olarak, evrişimsel sinir ağı (CNN) modellerine dayalı uç yapay zeka çıkarımı, titreşim değişikliklerinin gerçek zamanlı yorumlanmasını sağlayabilir. Bununla birlikte, çıkarım için CNN'nin kullanılması önemli miktarda hesaplama gerektirir; bu da sistem gücünü, boyutunu veya maliyet sınırlamalarını aşmadan CbM hedeflerine ulaşmayı daha karmaşık hale getirir.
Dönen cihazlarda, uzak veya mobil cihazlarda CbM kullanımının artması ve kablolu bağlantıların pratik olmaması nedeniyle güç tüketimini en aza indirmek daha acil hale geldi. Bu durumlarda kablosuz bağlantı gereksinimlerini karşılamak için Düşük Enerjili Bluetooth (BLE), diğer isteğe bağlı bağlantı teknolojileriyle karşılaştırıldığında gereken iletim mesafesi, güç ve güvenilirlik kombinasyonunu sağlayabilir (Tablo 1).
Ancak uç yapay zeka işlemede olduğu gibi karşılaştığımız zorluk, kablosuz sensör sistemlerinin güç sınırlamaları dahilinde normal şekilde çalışabilen bir BLE bağlantı çözümü bulmaktır. Aslında, uzun pil ömrünün sağlanması, herhangi bir kablosuz sensör sistemi tasarımcısı için hala bir zorluktur. Ancak bu, sensörlere ulaşmanın zor olabileceği endüstriyel ve otomotiv uygulamalarında özellikle önemlidir. CNN çıkarımı gerektiren CbM sistemlerinde pil ve güç yönetimi giderek önem kazanmaktadır. Bu bağlamdaki zorluk, kararlı çalışmayı sağlarken güç tüketimini azaltmak için birden fazla voltaj regülatörünün, sıralayıcının ve şarj sisteminin nasıl koordine edileceğidir.
Değerlendirme kiti, uç yapay zeka işlevselliğine sahip yerleşik bir kablosuz CbM çözümü sağlar
Analog Devices'ın EV-CBM-VOYAGER4-1Z Voyager 4 kiti, CbM teknolojisinin sürekli değerlendirilmesi veya tahmine dayalı bakım uygulamalarında anında devreye alınması için pille çalışan eksiksiz bir titreşim izleme platformu sağlar ve kablosuz CbM'yi uç yapay zeka yetenekleriyle dağıtırken karşılaşılan çeşitli zorlukları ele alır. Bu kit, zorlu ortamların etkisini ortadan kaldırmak için ana baskılı devre kartını (PC kartı) bir tarafa ve pili diğer tarafa sıkıca sabitleyen dikey bir destek (Şekil 1, üst) kullanır. Güç devre kartı ve sensör desteğin alt kısmında, izlenecek titreşim kaynağının yakınında bulunur. Yerleştirme kolaylığı için dikey destek bileşenleri 46 mm çapında ve 77 mm yüksekliğinde alüminyum koruyucu kapağın içine yerleştirilmiştir (Şekil 1, alt). Koruyucu kapağın üst kısmı BLE bağlantısı için kullanılabilen ABS akrilik kapakla donatılmıştır.