公元前4000年，由振动衍生出了当时的语言，音乐和乐器;公元132年振动理论激发张衡发明了地动仪;1946年，美国的物理学家利比博士利用铯、氨原子的天然振动创造出了世界上第一座原子钟，原子钟至今也是最先进的钟。在我们的世界中，振动是无处不在的。如何避免振动带来的危害，利用其为人类服务才是主要议题。
在工业中的机器振动就是非常普遍的现象，机器在输入能量转化为有用功的过程中，均会产生振动。不过非正常振动会影响工业设备的健康状态，比如降低机械加工的精度和光洁度，加剧构件的疲劳和磨损，缩短机器和结构物的使用寿命。此外，振动还会增加能耗，降低机器效率，而非正常振动有时会使机器发生大变形而损坏，甚至造成灾难性的事故。根据相关机构调查报告显示，过时的监测和维护技术会导致工厂整体生产能力降低5% 到20%。在工业4.0到来之际，机器的健康监测成为了工业技术领域里需要认真研究重要课题。高性能模拟技术提供商ADI公司就将无线CBM(基于条件的检测)作为工业4.0落地的重要一环，在最近的多个活动中分享了其技术解决方案。
无线状态监控解决方案 PK 传统CBM
在工业中，机器振动是不可避免的，利用振动观察机器健康状况是常见的监测手段之一。有行业报告数据显示，机器状态监测一年可以帮助降低12%的维修成本，并将机器可用性大幅提高至92%。基于状态的维护还可以减少约25%的意外故障;修理和检修时间降低几乎一半，备件的库存也可以减少20%。
但是传统的振动状态监测需要维护周期，在接近末期时，振动监控的频率变得更高，尤其是在人员或资产处于危险的情况下。在该阶段，利用便携式设备进行振动监控的机器，其重复成本将逐渐增加，与维护成本相比，高得让人望而却步。虽然有必要对重要资产进行特殊关照，但许多其他仪器却是无法承受这种重复成本。并且过去利用手持式振动探头，它的主要 缺点是不能进行可重复测量。探头位置或角度稍有改变，就会产生不一致的振动剖面，从而难以进行精确的时间比较，还有另一个局限性是无法实时指出振动偏移。
传统监控方法缺乏可重复性和可靠性
而ADI推出的基于ADcmXL3021以及ADXL1002等产品的状态监控解决方案完美解决了这些问题，将其 MEMS振动传感器与精密转换器、线性、隔离和电源技术相结合，已经用于提供高质量机器健康数据，以最大限度地延长机器正常运行时间并提高效率。 工业级 MEMS 加速度计产品很好的满足了对性能和稳定可靠性的严苛要求，对比传统的压电陶瓷传感器，在DC特性 、温漂、成本 等方面都有着突出的差异化。
其中，ADcmXL3021模块是一套完整的振动检测系统，利用了ADI屡获殊荣的微机电系统传感器技术MEMS技术，机器健康数据将被转化为实时的、可操作的监测用以防止工作中断，将高性能振动检测与多种信号处理功能结合在一个紧凑的外形中，简化了基于状态监测系统的智能传感器节点的开发过程，提高了安全性和降低成本。
基于条件的监测系统是预防性维护的一个重要组成部分，其加速度计的关键指标是低噪声和宽带宽。ADcmXL3021模块拥有MEMS加速度计的超低噪声密度(25 μg/√Hz)可支持出色的分辨率。宽带宽(直流至10 kHz，平坦度为5%)可以在多个机器平台上跟踪关键振动特征，通过监控机械疲劳和故障的早期指标来提高生产效率并减少设备维修，适用于各种工业设备和运输车辆。
结合smartMesh无线网络，让状态监测落地“无痕”
工业设备状态监测的独特价值很容易获得工业企业的认可，但是通常真正落地却困难重重——已有的厂房环境中布线和供电都是很困难的事。ADI公司两年前收购凌力尔特不仅获得了高性能电源技术，该公司的无线传感器网络技术——SmartMesh更是对ADI的产品线实现了很好的扩充，特别是无线网格网络无需中断工厂运行就可安装，可以轻松改造已经投产的工厂，这对于CBM系统非常重要。无线节点放置不受现有空间限制，在金属和混凝土结构中能够可靠工作，同时还能够像工厂管理软件发送实时读数。这种数据可用来迅速、准确地确定工业设备的运行状态。
通过将MEMS振动检测与ADI SmartMesh无线连接网络相结合，将实时数据通过SmartMesh无线网络上传服务器，通过电池供电的低功耗设计，在本地计算和分析频域数据。SmartMesh还可确保振动检测的部署更具普遍性。此类完全集成的传感器无需依赖于翻新接线/基础设施，不仅能够更精确可靠地检测出性能变化，而且能够显著降低预付和重复维护成本。
上图是ADI 基于MEMS加速度计ADXL1002的无线状态监控解决方案，可部署不平衡轴加载电机和平衡轴加载电机。方案从 ADXL1002 采集振动数据，使用 ADuCM4050 处理原始数据，并通过SmartMesh将数据发送到PC，从而能够对有源电机进行无线振动监测，尺寸减小后将电机驱动组合成双轴驱动。
基于Python的GUI可视化加速度数据，GUI显示网路信息，加速时间序列、FFT和汇总数据。最后，通过将转换与具有基于云的分析系统的嵌入式连续监控系统耦合，可对当前的设备监控领域中的信息和专门技术产生成倍的影响。借助由MEMS方法实现的更加可靠、功能更强的传感器节点，帮助实现实时数据监控，以及基于条件的预测性维护。
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