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【「預測性維護」之感測&連網】
每一項「預測性維護」計畫都是從機器在正常運行期間的機器特性檢測開始,例如,檢測結構雜訊和空氣雜訊的聲學或固有頻率,然後將其數位化並傳送到電腦或雲端。儘管本地資料處理多採用邊緣運算,網際網路連接對於韌體更新和遠端監控都是不可或缺的。
原則上,群體智慧 (Swarm Intelligence) 並不是用來學習和改善過程的,且受限於本地運算能力和用戶自己的經驗歷史。另一方面,雲端運算能比較所有在現場運作的系統,並從個別系統的變化到其他系統的變化中得出結論。除了這種群體智慧,雲端運算在計算能力或記憶體容量方面沒有限制,可靈活地更改所使用的對數,例如,從靜態資料分析到機器學習或深度學習。
無論是在本地還是在雲端進行分析,都必須弄清楚可能發生損壞的位置及最佳的檢測位置。但是,感測器也可以安裝在此處嗎?放置在這個地方是否容易操作且空間是否足夠?環境噪音是否過大?是持續不斷發生的還是以不規則的間隔發生的?一旦理想的安裝位置清楚了,感測器的類型通常也就確定了:如果所有因素都支持連接到設備或機器,這就是要檢測結構雜訊。
因此,衝擊和振動感測器或加速度感測器就是要選擇的工具。當放置在設備或機器外部時,則是檢測空氣傳播的噪音。為了此用途,市面上已有具有特定頻率範圍的微機電 (MEMS) 麥克風感測器可供採用,例如意法半導體 (ST) 和英飛凌 (Infineon) 的感測器產品。由於它們通常帶有吸收聲波和降低聲壓的開口,因此要採取特殊的措施,才適合在潮濕或多灰塵的環境中使用。
無線電技術通常較便宜、較靈活,也較耐用。新的 LTE 類別適用於「不使用資料收集器」的感測器,或經由邊緣運算進行強大資料壓縮、僅需要將少量資料傳送到網際網路的資料收集器。它們無需單獨的閘道就可建立從感測器到雲的直接網際網路連接,並將測量數值傳送到雲。最新的 LTE 類別 NB-IoT 和 M1 (LTE M1 或 LTE-M) 非常適合預測性維護等需要在「隔離」情況下傳送少量資料的應用。
一旦從感測器傳送出資料後,最棘手的任務就是資料分析。當滾子軸承的頻率發生變化時,這意味著甚麼?這是否有發生故障的風險,是否只是生產過程改變了,還是機器要在週末停止運作?或者是一個要對這種變化負責的干預因素?哪些偏差仍屬於正常波動?最後:發生損壞的機率有多高,何時必須介入干預?這將導致特定的設定檔,其相應的參數和閾值儲存在軟體中。
延伸閱讀:
《要如何成功實施預測性維護?》
http://compotechasia.com/a/tech_applicati…/…/0708/42272.html
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#儒卓力Rutronik #Nordic #nRF52840 #nRF91 #意法半導體ST #英飛凌Infineon
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【照明,點亮 IoT】
市調機構 Gartner 預測,2020 年時,物聯網 (IoT) 技術將嵌入 95% 的新一代電子產品設計中。有鑑於目前物聯網並無單一的主導無線技術,Wi-Fi、藍牙、ZigBee、Thread 和專有協定各擅勝場,因而激發整合多重無線連接協定之單晶片 (SoC) 的商機。據元件供應商表示,SoC 最多可減少 40% 無線子系統物料清單 (BOM) 成本,同時簡化軟體開發、提升產品生命週期管理、加速產品上市時程。
「互聯照明」是物聯網市場的亮點,有越來越多的家庭和商業/工業空間的燈具以 LED 技術為基礎;終端使用者能透過藍牙以智慧手機命令、控制及監視照明網路。應用於智慧家庭,連網燈具能支援訊標 (beacon) 或使 Amazon Alexa 可在每個房間使用揚聲器。回顧關於「運算、觸控、射頻合體」之微控制器 (MCU) 介紹:https://www.facebook.com/lookcompotech/posts/1394407610658525。
延伸閱讀:
《Silicon Labs:互聯照明將是 IoT 市場亮點》
http://compotechasia.com/a/____//2018/0116/37870.html
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