技術文章: 如何建立基於MEMS的解決方案,以在狀態監測進行振動檢測
對於使用馬達、發電機和齒輪等的機械設備和技術系統而言,狀態監測是目前的核心挑戰之一。在最大限度降低生產停機風險這一方面,計劃性維護的重要性已經日益凸顯,其不僅僅是在工業領域,甚至在任何使用機械系統的地方均是如此。除此以外,本文還分析了機器的振動模式。齒輪箱導致的振動在頻域的體現為軸速的倍數。不同頻率點的磨損、不平衡或鬆脫的部件等異常。我們通常使用基於MEMS(微機電系統)的加速度計來測量頻率。與壓電式感測器相比,它們具有更高的解析度、卓越的漂移特性和靈敏度,以及更高的訊號雜訊比(SNR),此外,還能檢測幾乎接近直流範圍的極低頻率振動。
本文將介紹一種基於 ADXL1002 MEMS加速度計的高線性、低雜訊、寬頻振動測量解決方案。這種解決方案可用於實施軸承分析或引擎監測,且適用於所有需要動態範圍高達±50 g、頻率回應範圍為從直流至11 kHz的應用。
https://www.analog.com/cn/design-center/landing-pages/002/tech-articles-taiwan/how-to-build-a-mems-based-solution.html
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#嵌入式系統 #感測器 #人工智慧AI #振動識別 #微處理器MPU #軟體開發套件SDK
【無需網路,邊緣即時感測聲音與振動】
在邊緣實現 AI 驅動的聲音和振動識別,無需網路連接即可獨立執行檢測。例如,拾取塑膠片的振動,然後將振動訊號發送到微處理器 (MPU),即時揭示裝置上的狀況並將資訊輸出、顯示在螢幕上。
另一個示例是:開啟幫浦並開始注水,讓感測裝置視作一個正常行為。若在其上施加壓力,則會檢測出疑似「氣穴」現象;反之,若阻止水槽底部注入、因而產生一些氣泡,螢幕依舊會忠實顯示。要創建這類裝置只需 20 分鐘的訓練哦!使用專屬軟體開發套件 (SDK),工程師可快速、即時建構任何客製化的聲音和振動識別模型。
演示視頻:
《以 AI 驅動的嵌入式聲音和振動識別》
https://www.youtube.com/watch?v=zzqndfNCc0U
http://compotechasia.com/a/CTOV/2019/1105/43208.html
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P.S. 《COMPOTECHAsia 電子與電腦》在 YouTube 也有專屬頻道哦!歡迎各位朋友訂閱+開啟小鈴鐺。
https://www.youtube.com/user/compotechasia/videos
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ADI Video: 以AI驅動的嵌入式聲音和振動識別
ADI的OtoSense技術能在邊緣、即時、離線狀態將聲音和振動轉化為切實的含義。在此展示中,ADXL1002加速度計與BF707處理器相結合,可以監控流體移動展示設定。
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CN0532: Custom board with ADXL1002 Low Noise, High Frequency +/-50g MEMS Accelerometer. calibrate(**kwargs) . Next. cn0540 · Previous. adi.cn0511 module. ... <看更多>
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ADI's ADXL1001 and ADXL1002 are single-axis, low noise, wide band accelerometers that can be used in high vibration environments for ... ... <看更多>