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全球工業正迎來新一輪變革。無論是德國提出的“工業4.0”，美國的“工業互聯網”，還是中國的“中國制造2025”，三者本質上都指向一個核心——智能制造。全球工業變革提速大背景下，現代設備結構越來越復雜、自動化程度也越來越高，隨之而來的是日常維護和故障檢修難度的水漲船高。

 “如何保證設備系統低故障甚至無故障運行，減少因此帶來的時間成本和經濟成本的損失，成為全球智能制造業需要解決的問題。而隨著維修理論和相關技術的發展，基于狀態的監測（CBM）被認為是解決上述問題最佳途徑。” ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤在最近的一場行業交流活動中指出。

ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤

從振動及聲音監測入手，實現多維度CBM可靠監測

基于狀態的監控可以早期檢測和實時診斷機器和系統的異常情況。識別并隔離這些問題后，就有機會優化替換件庫存、安排停機時間以進行計劃中的維護并進行運行時工藝過程調整，從而延長設備的有效使用壽命。對于當前工業狀態監測中常用的分析方法，于常濤給出了如下的總結：

振動分析：振動分析是旋轉設備（如壓縮機，離心泵，電動機）最常用的監測技術。安裝的振動傳感器可監視軸向，垂直或水平方向的運動，并在運動過度時發送通知；

聲音分析：聲音分析與振動分析往往相輔相成，是工業領域應用最多的分析方式之一；

紅外熱成像：物體發出的輻射量隨溫度增加而增加。肉眼顯然無法覺察，但可以通過紅外熱像儀輕松快速地檢測到，不斷監視通電設備中的溫度不規則性；

振動大量存在于各種工業系統中，基于MEMS技術提供了有效的健康監測

除此之外，還有潤滑劑分析，電動機電流分析，外觀檢查等監測技術存在。“無論是電機、泵還是軸承和編碼器，振動都是最常用的深入了解設備健康狀況的關鍵信號。”于常濤強調到，“振動測量還可進一步隔離機械噪聲和電氣噪聲，從而提供額外的數據，改善機器的診斷。”ADI近年來將振動監測作為其占據營收超過20%的工業應用向工業4.0發展的重要一環，并通過行業并購不斷豐富包括聲音監測在內的全面CBM解決方案組合。

高性能信號鏈升級，準確數據是振動監測的基本保障

公元132年，振動的原理激發張衡發明了地動儀；1946年，美國的物理學家利比博士利用銫、氨原子的天然振動創造出了迄今最先進的原子鐘……振動在生活中無處不在的，在為人類社會帶來創新靈感的同時也帶來潛在損失甚至災害性威脅，尤其是工業應用中。“機器在輸入能量轉化為有用功的過程中均會產生振動，但非正常振動會嚴重影響工業設備的健康狀態，比如降低機械加工的精度和光潔度，加劇構件的疲勞和磨損，縮短機器和結構物的使用壽命、增加能耗、降低機器效率，甚至造成災難性的事故。”于常濤指出，“當今工業應用中振動監測已經被認為是一種提高工業效率的有效手段，但如何更有效部署是在當前工業走向4.0時代的關鍵之一。”

ADcmXL3021是一個完整的振動監測系統

“ADI推出的基于ADcmXL3021以及ADXL1002等模塊產品的無線及有線狀態監控解決方案完美解決了這些問題，我們實現了將MEMS振動傳感器與精密轉換器、線性、隔離和電源技術相結合，已經用于提供高質量機器健康數據，以最大限度地延長機器正常運行時間并提高效率。”于常濤分享道。這種集成的工業級MEMS加速度計產品很好的滿足了對性能和穩定可靠性的嚴苛要求，對比傳統的壓電陶瓷傳感器在DC特性、溫漂、成本等方面都有著突出的差異化。

“而像基于ADcmXL3021模塊化的完整振動檢測系統，更將MEMS的機器健康數據轉化為實時可操作的洞察，其將高性能振動檢測與多種信號處理功能結合在一個緊湊的外形中，簡化了基于狀態監測系統的智能傳感器節點的開發過程，提高了安全性和降低成本。”于常濤指出。作為一個完整的振動檢測系統，ADcmXL3021可簡化CBM系統中的智能傳感器節點開發，其MEMS加速度計中的典型超低噪聲密度(26μg/√Hz)支持出色的分辨率，借助寬帶寬（3dB平坦度內為DC至10kHz）可以跟蹤許多機器平臺上的振動信號。利用這種完整振動檢測系統的機器健康狀況的深入見解，可以提高生產力和效率，最大限度地延長正常運行時間，加速實現工業 4.0。

基于AI打造數據分析系統功能平臺，狀態監測解決方案日臻完美

狀態監控并不是一種單一技術，而是結合了技術和方案的系統級解決方案，基于在MEMS傳感器、信號調理和數據轉換技術、帶電源組合的處理和通信解決方案等，從而可提供經優化的無線和有線狀態監控解決方案。將這些技術集成到可部署的解決方案中需要專業領域的知識，包括資產和應用見解、機械設計和附件等考量因素，以及將信息轉換為診斷算法的能力，這將涉及廣泛的人工智能技術。

快速增長的人工智能技術將在工業狀態監測中提供關鍵支持

 “ADI公司團隊在過去20年里一直致力于理解人類是如何解讀聲音和振動。我們的目標是建立一個系統，能夠學習來自設備的聲音和振動，破譯它們的含義，以檢測異常行為并進行診斷。”于常濤指出。他所提到的工業環境下的振動和聲音解讀是該公司在2018年成功設備健康監測系統公司——OtoSense的設備聲音監測體系結構，一種基于人工智能計算機聽覺技術讓讓計算機能夠理解設備行為的聲音和振動指標。OtoSense系統的設計從人類神經學中獲得靈感，能夠學習靜態聲音和瞬態聲音，并在靠近傳感器的終端進行識別。

該系統適用于任何設備，可以實時工作，無需網絡連接。它已被應用于工業應用，支持實現一個可擴展的高效設備健康監測系統。OtoSense系統對聲音的處理通過模擬獲取、數字轉換、特征提取和解讀，從而實現對工業設備的健康狀態監測。目前，在航空航天、汽車和工業監測應用中，OtoSense技術被越來越多地用于設備健康監測，尤其是在復雜設備監測上該技術都表現出了不錯的性能。

ADI最近再次發布加強其工業狀態監測技術能力的重大舉措——成功并購致力于開發高科技解決方案用于檢測各種旋轉電機故障的西班牙企業Test Motors，為其CBM解決方案組合提供了新的強大補充。“通過收購Test Motors和OtoSense，ADI的狀態監控方案能夠為客戶提供具備完整的早期異常檢測功能的系統。” 于常濤認為。

對于已在狀態監控領域實現全局布局的ADI而言，兩次重大的并購背后更看重將Test Motors、OtoSense與旗下相關業務整合優化，從而實現1+1>2的效果。例如在硬件上結合MEMS傳感器系列（例如ADcmXL3021和ADXL1002）及其高性能信號鏈，以及SmartMesh無線網絡技術，Test Motors的硬件系統將能實現性能的升級，而Test Motors和OtoSense的軟件平臺和人工智能算法與ADI對狀態監測的長期深度研究的技術成果結合，其爆發的整合效應將可能是質的變革，無疑未來工業狀態監測解決方案將日臻完美。