工業物聯網起源於資料收集系統
基於工業物聯網架構的工業設備狀態監測與故障診斷系統
- 專案介紹
隨著工業物聯網和智慧感測技術的高速發展，工業生產設備和重型裝備越來越多地開始採用智隨著工業物聯網和智慧感測技術的高速發展，工業生產設備和重型裝備越來越多地開始採用智慧感知和嵌入式監測系統對生產過程或設備狀態進行即時監控與故障預測，以便能夠及時、準確地對設備狀態進行即時監測，同時能夠積累大量的工業數據並結合人工智慧技術以便對工業設備的異常狀態和剩餘壽命進行分析及預測。這樣，我們將能夠為企業在降低人力成本、提高運維效率以及優化企業生產效率方面帶來很大的提升。
在該專案中，我們針對生產製造過程的核心裝備CNC工具機進行了震動和溫度即時監測，同時通過收集機台控制器的相關訊息對設備工作情形進行即時監控和判斷，以便能夠根據不同工作狀態對機台的健康狀況進行即時分析與健康管理。我們採用了MCC的嵌入式震動監測系統WebDAQ 504對機台主軸的震動進行即時採集和邊緣計算，同時通過乙太網對CNC工具機協議進行高速分析，然後經過工業物聯網系統傳輸到雲端，對設備的狀態和健康狀況進行分析和診斷。
MCC WebDAQ 504產品是該專案的核心監控系統，集數據擷取、邊緣計算和模型推理於一體，可以快速地實現邊緣部署和系統驗證。提供了4通道的51.2kS/s取樣率高速震動收集，內建四核心的ARM嵌入式處理器，而且支援無線傳輸，可以靈活地實現設備聯網和模型靈活配置。
適用範圍
適用於對生產過程中諸如泵浦、馬達、風機、軸承、齒輪箱等輔助設備或零件進行線上即時監測適用於對生產過程中諸如泵浦、馬達、風機、軸承、齒輪箱等輔助設備或零件進行線上即時監測和故障預測。
技術規格
- ADC解析度：24位
- 通道數量：4個IEPE通道
- 輸入電壓範圍：±5V
- 取樣率：51.2kS/s同步取樣
- 耦合模式：AC/DC
- 數位I/O：4個，最高輸入15V
計畫成果
- 兩週內快速搭建基於物聯網架構的設備狀態監測系統
- 實現對設備狀態的即時監測和健康趨勢預測，並自動進行警報
- 邊緣端對震動訊號進行即時分析和邊緣計算
