使用 MEMS 感測器進行振動監測

振動監測 (VM) 問世已久，且一直用於監測機器、設備或結構的運作狀況。在機器操作期間，透過專用感測器收集到的振動資料，會即時進行監測和分析。

振動監測的主要目標，在於降低嚴重損害的風險，並減少潛在的生產線停擺狀況，最終達到作業成本的控制與降低。

從振動感測器收集到的振動資料可以當作獨立輸入，也可以依據操作需求，與其他感測器資料一併使用。例如，在工廠自動化應用中，振動資料可以與下列資料結合使用：

1. 溫度
2. 煙霧
3. 濕度
4. 壓力
5. 聲音

這些資料組合後，可以形成完整的系統，提供更穩健、更可靠的解決方案。

在其他一些使用案例中 (例如結構監測)，振動資料可以跟測斜儀收集到的傾斜位置資料結合，進而判定結構的運作狀況。

收集到的資料可輸入到專用演算法 (包括新型人工智慧 (AI) 演算法)，以開發模型預測未來潛在的故障。模型的預測資訊更可用來建構認知，藉此決定是否需要立即採取任何措施來避免生產力的損失。

工廠自動化領域有個新趨勢，就是 AI 演算法的出現，可根據感測器資料進行訓練，以預測應該執行哪些任務。這可減輕各個操作人員的負擔，就不用像以前那樣必須做出極其困難和耗時的決定。工廠達到自主自動化後，就可承擔個別操作人員的責任，並根據不斷改變的操作條件自動進行回應。

振動感測器

振動感測器是振動監測應用中的關鍵元件。最新的振動感測器是以 MEMS 技術為基礎，採用了加速計所用的加速偵測概念。主要的區別在於感測器的頻寬。MEMS 加速計的典型頻寬為 3 kHz，但振動感測器能以明顯更高的頻寬偵測振動。振動感測器因為可以擷取高頻訊號，因此能更精確地分析振動頻率。最新的 MEMS 振動感測器可提供超過 6 kHz 的頻寬，具體討論詳見下文。

以 MEMS 為基礎的振動感測器有許多使用案例，圖 1 列出一些主要應用。馬達振動監測是工廠自動化成功的重要建構基礎。鐵路的振動監測有助於避免重大火車事故。洗衣機等家用電器自從工業應用開始採用 MEMS 感測器以來，即已配備振動監測功能。結構監測應用自從 MEMS 感測器的價格更加實惠後，需求就逐漸成長。例如，市政府有責任監測橋樑振動，確保結構良好、穩固。橋樑的振動資料 (特別是在交通尖峰時段) 可以提供寶貴的資訊，警示各種可能導致橋樑倒塌的異常情況。

圖 1：MEMS 感測器振動感測器的一些應用。(圖片來源：STMicroelectronics)

若想確保振動感測器滿足目標應用的要求，就要仔細分析感測器的技術規格。表 1 指出 STMicroelectronics 推出的其中一款最新振動感測器的主要參數。此裝置可以擷取三度空間 (X、Y、Z) 中的振動；更提供三種自由度，可放置裝置時，可靈活地調整安裝方向。

每個軸的滿量程加速度範圍最高可達 16 g，足以涵蓋監測機器運作狀況時通常所需的振動振幅範圍。

此裝置提供超寬頻寬，其平坦頻率響應高達 6.3 kHz，更具有嵌入式濾波功能，可消除頻率混疊。

此裝置的另一個主要特徵是頻譜雜訊密度非常低。當需要擷取低頻振動時，這是非常重要的優勢。

與現有的振動感測器相比，其工作溫度範圍可延伸至 +105°C，能滿足嚴苛的操作環境。

此裝置可以在三軸模式或單軸模式下運作，並可透過專用暫存器進行選擇。在三軸模式下，三個軸 (X、Y、Z) 會同時啟用。在單軸模式下，只有一個軸會啟用。在單軸模式下，啟用軸的解析度 (雜訊密度) 會明顯提升。

表 1：STMicroelectronics 最新振動感測器的主要參數。

振動監測應用

振動監測通常是指分析機器、設備或電器的振動情況，屬於狀況監測 (CM) 或條件式監測 (CbM) 這種綜合性應用的環節之一。振動分析在監測機器長期運作狀況方面扮演著重要的角色。但是，除了收集振動資料外，完整的狀況監測解決方案還包含多個感測器，可用來收集重要的設備參數，包括溫度、雜訊、壓力、煙霧和濕度。每個感測器都會提供有關機器特定狀況的寶貴資訊。這些感測器資料經過融合、處理與分析後，就可瞭解機器的整體狀況，有助於做出重要的機器維護決策。

圖 2 顯示振動監測在不同領域中的一些主要應用。圖中的分類凸顯出，振動資料的收集與分析對於完整 CM 解決方案的重要性。可使用額外感測器來收集資料，再將資料融合後，即可取得可靠且有效的結果。在產業的最新解決方案中，智慧演算法可使用感測器資料，將此類解決方案的功能和有效性提升至全新境界。這些功能強大的創新解決方案，可顯著降低成本，並減少生產線設備停機勢必造成的效率不彰情形。

圖 2：振動監測的多種應用。(圖片來源：STMicroelectronics)

雲端運算已成為眾多解決方案的關鍵組成之一。這些解決方案會從企業的多個地點收集感測器資料，確保所有地點都沒有任何程度的中斷狀況。雲端中央處理單元可用來整合並分析所有資料，並即時監測相關的機器和設備，確保運作平穩且不中斷。

圖 3 列出振動監測系統的基本建構模塊。可依據系統的需求與要求，將多種感測器安裝在要監測的設備上。這些感測器包括：

• 振動
• 慣性感測器模組
• 溫度
• 濕度
• 壓力
• 環境光感測器
• 測斜儀

若要分析收集到的資料，則需具備一個處理單元。根據資料量、隱私、資料安全、延遲和功率等要求，資料分析可以在本地處理單元中執行，也可以傳輸到雲端處理中心，由其收集並分析來自多台設備的所有資料。

圖 3：振動監測系統的建構模塊。(圖片來源：STMicroelectronics)

在機器安裝後和運作期間，機器的狀況會在某個時點間開始發生變化。因此，務必要安裝所有必要的感測器，以收集有關超音波、噪音、振動、功耗、溫度及任何潛在煙霧的資料。隨著時間的推移，收集機器參數和感測器資料的必要性更顯重要，這對於監測機器的運作狀況至關重要。

圖 4 描繪了受監測機器的典型安裝和故障點 (IPF) 曲線。從機器狀況發生變化到最終出現故障可能歷時很久，也許需要數個月甚至數年之久，才會開始出現故障徵狀。及早分析感測器資料就可瞭解機器的運作狀況，並以感測器資料作為輸入來訓練 AI 演算法，即可預測故障並啟動流程，執行必要的動作。

圖 4：IPF 曲線。(圖片來源：STMicroelectronics)

圖 5 展示電子幫浦的振動監測範例。振動感測器可用於監測各種狀況，例如幫浦的失衡、鬆動及其輸出軸和齒輪箱等。振動感測器的資料隨後會傳送出去，以進一步進行各種分析，包括對振動資料進行快速傅立葉變換 (FFT)，以判定這些狀況的各個頻率特徵。

圖 5：電動幫浦在各種狀況下的振動監測。(圖片來源：STMicroelectronics)

電動馬達的狀況監測系統，除了監測電動馬達外，還監測多個元件。此解決方案使用多個感測器，不僅有用於感測振動、溫度、壓力的感測器，還有其他感測器，具體取決於作業環境的要求。幫浦與處理單元之間可能使用專屬通訊協定，以有線或無線方式連接。處理和分析單元可以提供幫浦診斷和視覺化工具，幫助操作人員主動識別並解決相關問題，例如可能導致操作停機和中斷的幫浦異常情況。這種主動介入可以降低工廠的營運和維護成本，進而提高公司的利潤。

結論

在實作預測性維護的綜合解決方案時，需要部署許多感測器。最新的 MEMS 型振動感測器，已在工廠自動化、電力公用事業、家電和結構運作狀況的監視與監測中，達到高效實惠的振動監測解決方案。振動監測可以作為獨立的解決方案來部署，也可以作為條件式監測的一部分來部署，後者已逐漸成為綜合解決方案不可或缺的部分。可透過資料的即時收集與分析來監測各種機器。此解決方案可讓 21 世紀的工廠主動監測並解決機器生產中斷和停機所造成的問題。振動監測已成為任何工廠自動化綜合解決方案的重要建構模塊。

參考資料

1. 超寬頻寬、低雜訊、三軸數位振動感測器：https://www.st.com/en/mems-and-sensors/iis3dwb.html
2. 頻率響應高達 80 kHz 的類比底部收音孔麥克風，適用於超音波分析和預測性維護應用。https://www.st.com/en/mems-and-sensors/imp23absu.html
3. 低壓、超低功率、準確度為 0.5 °C 的 I²C/SMBus 3.0 溫度感測器。https://www.st.com/en/mems-and-sensors/stts22h.html
4. https://www.st.com/en/applications/factory-automation/condition-monitoring-predictive-maintenance.html#overview
5. https://www.st.com/en/applications/factory-automation.html