【应用】ZETA通讯模块用于智能振动分析终端,功耗低至3μA,结合机器学习,实现低成本预测性维护

2021-01-29 纵行科技
通讯模组,ZETA MSZ1ZT-CN,纵行科技

Deloitle公司发布的《预测性维护与智能工厂》研究报告指出,不合理的维护策略会导致工厂产能降低5%~20%,工业企业由于意外停机而造成的损失高达500亿美元/年。


最近几年,随着人工智能、工业大数据和边缘计算等技术的不断成熟,预测性维护的理念越来越被人们所接受,在工业界的落地案例也越来越多。作为工业互联网的重量级应用,有权威机构预测,2022年之前预测性维护市场都会保持高速增长,复合年均增长率(CAGR)为39%。


预测性维护是以状态为依据的维修策略,依据设备的状态发展趋势和可能的故障模式制定相应的策略。简单说就是把设备的不确定信息确定化,确定当前设备状态,故障部位及程度,和下次故障发生时刻,并在机会窗口内选择成本最低的维护策略和排程计划。

 

要实现预测性维护,设备工况和状态数据的准确采集分析是基础。温度、压力、扭矩、振动、电流等是设备常见的状态参量。其中,振动信号由于其机理性强、诊断率高、可发现早期故障等优势,是实现设备预测性维护的最常用手段之一。


为什么采用ZETA MSZ1ZT-CN通讯模组

虽然预测性维护的前景普遍被人们看好,但在实际工业场景落地有诸多瓶颈,让预测性维护的价值难以发挥最大效果。困难之一是缺乏足够好而多的工业大数据,其次是难以估量的投资回报率。

 

以振动监测为例,振动属于强动态、高精度、宽带宽的数据类型,传统的振动监测系统主要采用有线信号采集+云端分析诊断路径,虽然保证了信号传输的可靠性,但是却大大增加了系统功耗和部署的难度,成本也高居不下。一套振动监测系统的成本动辄上万甚至几十万,这让好多企业望而却步。

 

此外,在云端处理原始数据和训练模型的方式也增加了系统的复杂度和时延,过度依赖数据建模的结果就是系统的适应性变差,难以大规模复制落地,这也一定程度上限制了商业模式的推广。

 

得益于人工智能、TinyML和智能传感技术的不断发展,预测性维护将不再是某些大企业和高端装备才有的“福利”,LPWAN+端侧智能的技术融合正在将预测性维护带入“寻常百姓家“。

 

纵行科技ZETA模块满足各行业对产品远距离、低功耗、低成本应用的典型开发需求,仅需将传感器元器件与ZETA模块结合即可实现远距离低功耗无线传输,具有市场领先的窄带通讯性能和极高的性价比,接收灵敏度-125dBm±3dBm(@300bps),功耗低至3uA。产品适用于各类的远距离无线数据传输应用领域。

 

ZETA MSZ1ZT-CN模组优势

支持低功耗双向通信,通信距离可达3-15km

多频段支持,可支持 433/510/780/868/915/920MHz等频段

自带系统时钟输出

高稳定性,可靠性达工业级别

SMD元件,体积小


采用ZETA无线通讯的智能振动分析终端产品

智能终端产品,结合ZETA窄带通信和边缘智能的优势,旨在打造“轻量瘦身”的预测性维护应用,即用20%的成本覆盖80%的典型旋转设备故障模式。此外,在“泛工业”场景,ZETA Edge-AI通过将工业AI算法前置到智能终端,并充分发挥ZETA通信在成本、功耗、数据安全和底层技术创新等方面的优势,助力企业突破万物互联的数据采集和传输壁垒,提供差异化的数字增值服务。

 

该设备可用于检测设备启动、停止、故障告警、及常见的80%故障类型(轴承故障、转子不平衡、转子弯曲、转子不对中、地脚螺栓松动),可用于水泵、风机、压缩机等旋转机械设备。

 

功能特性:

1.周期采样,上报设备当前运行状态(启动/停止),识别次数,振动频点,共振熵值;

2.识别周期,每个周期过滤次数,默认1分钟识别一次,过滤一次;

3.设备停止时,传感器持续工作,检测波动值是否超过阈值,超过后开始识别。

设备运行后,按照识别周期进行识别,开始上报设备运行状态。

4.低功耗监测,采用ZETA无线通讯,内置工业电池,可用2-3年。


适用范围:

水泵、风机、压缩机、电机等旋转机械设备。

电力、石油化工、烟草行业等。

 


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