由被動變主動工業物聯網革新生產設備診斷技術

2017-11-29 10:01:51來源：digitimes 陳端武關鍵詞：工業物聯網傳感器機器學習閱讀量：32761

導讀：工業物聯網能用傳感器、測量設備和視覺系統對生產設備進行主動診斷。工業物聯網還在云端新增網絡診斷工具，甚至是預測性診斷應用程序。

　　【中國智能制造網行業動態】工業物聯網能用傳感器、測量設備和視覺系統對生產設備進行主動診斷。工業物聯網還在云端新增網絡診斷工具，甚至是預測性診斷應用程序。雖然診斷工具無窮無盡，但往往亦是持續改進的起點。終必須由人或機器來觀察問題，數據則須被視為可操作的信息。

　　機器制造商啟動新控制系統或系統整合商維修生產設備時，均會使用大量診斷工具。這些通常是被動工具，用于在調試或系統故障排除期間發現問題。然而一旦數字聯機后，工業物聯網(IIoT)則能用傳感器、測量設備和視覺系統進行主動診斷。

　　據Control Design報導，經驗豐富的電氣工程師、電工或技術人員大都會有裝滿診斷工具的工具柜，好測試眾多機器和制程變量。這些工具測試范圍包括控制面板中的功率、離散水平測試，到模擬儀器設置和校準等。此外，工業物聯網還在云端新增網絡診斷工具，甚至是預測性診斷應用程序。

　　數字萬用表(DMM)是測量交流∕直流電壓、交流∕直流電流和電阻的必備診斷工具。鉗式電流測試儀附件對超過10A左右的電流也有用處。部分數字萬用表具有少數用戶可能需要的頻率和電容測量功能，而且要確保它至少可處理600V。

　　另一個重要工具是示波器。若要分辨編碼器信號硬件和接線問題，則非用示波器不可，特別是正交設備。透過在高速應用中提供顯示振蕩、過沖和下沖的信號的高分辨率視圖，在動態系統測試中測試或理解轉換器(transducer)或稱重傳感器的響應也很有用。

　　目前有多種示波器外形尺寸，包括多通道桌面設備到基于PC的系統。示波器也能嵌入許多應用中，如機器人、運動控制和可程序(PLC)編程平臺。這些應用程序以圖形方式顯示位置和速度運動曲線，PID控制器溫度響應趨勢等，是了解系統性能的寶貴工具。

　　隨著機器移動到制程側，也需要可替PLC輸入、儀表和比例閥測試添加具有4-20 mA和0-10 V模擬輸出的信號發生器，還要確保信號發生器適合仿真兩線環路源和四線電流源。

　　單點紅外線測溫儀和紅外線熱像儀是另一個診斷領域。發動機持續運行以及導線松動是導致過熱的眾多原因之一，而用適當工具很容易檢測到。網絡監視器、協議分析儀和數據包嗅探器可用于以太網絡，這些工具都能協助用戶了解網絡流量問題，并能實時顯示流量。

　　IO-Link能將光眼(photo eye)或電感式傳感器的數字信號轉換為數據交換，包括設備的序號、配置、詳細診斷或狀態。這些數據有助于診斷問題，例如光眼上的透鏡臟污，或智慧設備的電量不足。

　　新技術帶來新的通訊診斷工具，未來的機器應嵌入更多傳感器來提升監控功能，力度、速度、溫度、壓力、流量和振動傳感器只是用于了解機器或制程操作的幾種方法，它們使機器學習和分析診斷工具成為可能。

　　導入物聯網技術的機器和制程應加裝分立傳感器和模擬傳感器等儀器，提供稱為預測性維護的主動診斷工具。在發生問題后，先主動預測問題再進行被動診斷會更理想。此外，還需要HMI報警屏幕，但這些數據也能發送到云端，亦能透過云端應用程序進行分析，作為可用的診斷信息傳回給機器。

　　后，雖然診斷工具無窮無盡，但往往亦是持續改進的起點。終必須由人或機器來觀察問題，數據則須被視為可操作的信息。

　　(原標題：機器學習與自我診斷技術協助實現物聯網預測性維護目標)

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