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式，然後再跑到EMC合規性測試實 驗室中進行測試，如此來來回回折 騰了好幾個星期。等到最後找到我 去現場幫忙時，我們通常只需要幾
個小時就可以找到敏感電路，並採 取一些快速緩解措施。
電路。一旦確定了這些電路，就可 以在即時重新測試的同時嘗試修 復。再也不用來回跑測試實驗室， 浪費大量時間和金錢了!
狀態監測—工程挑戰和設計 決策
CbM平台協助設備延長壽命
• 嵌入式閘道擷取並儲存原 始資料，用於本地或連網處理;
在典型的CbM訊號鏈設計中， 需要考慮許多不同的工程規範和技 術，這些規範和技術都在不斷進 展，其複雜度也隨之增加。現有的
本文以高性能且現成可用的 硬體和軟體解決方案——CN0549 狀態監測(CbN)平台為例，說明如 何透過CbN平台將高傳真振動資 料串流從資產傳輸到演算法/機器
• 使用ADI的IIO示波器應用 即時顯示頻域資料;
這種測試方法很容易在工作 台上設置，而且可以快速定位敏感
用於狀態監測的高傳真振動採集平台
作者:Chris Murphy，ADI 應用工程師
狀態監測(Condition-based monitoring;CbM)涉及使用感 測器來測量當下的健康狀態，以 監測機器或資產。預測性維護 (Predictive Maintenance;PdM) 則需要組合使用CbM、機器學習 (ML)和分析等多種技術，以預測未 來的資產維護週期或可能發生的 故障。預計全球設備健康監測將明 顯發展，因而掌握和瞭解關鍵的趨 勢勢在必行。越來越多的CbM公司 開始採用PdM來提高其產品的差異 化優勢。關於CbM，維護和設備管 理人員現在有了新的選擇，例如無 線裝置，以及更低成本的高性能裝 置。雖然大部份CbM系統的基礎架 構保持不變，但現在我們可以將新 的MEMS技術直接整合到以前主要 採用壓電式感測器，或因成本限制 而未進行監控的系統中。
許多系統級的挑戰都可以採用 平台方法解決(從感測器到演算法 開發)，從而支援所有類型的客戶。
• IEPE、類比輸入頻寬從DC 到54kHz的高傳真資料擷取(DAQ) 解決方案;
DESIGN IDEAS
各種類型客戶可能具備某個領域 的專業知識，例如演算法開發(僅 軟體)或硬體設計(僅硬體)，但通常 並非同時精通二者。
學習開發環境中。CbN平台為硬體 專家提供了一個經過測試和驗證 的系統解決方案，可以提供高度精 準的資料擷取、與資產之間的可靠 機械耦合，以及高性能寬頻振動感 測器。同時提供所有硬體設計檔， 協助輕鬆整合到產品設計中。
對於希望專注於演算法的開 發人員而言，所要求的是資料資訊 庫能夠準確預測資產故障和停機。 他們不想設計硬體，或者解決資料 完整性故障;而是想使用確實高度 真實的資料。同樣地，對於希望提 升系統可靠性或降低成本的硬體 工程師，他們需要一種輕鬆連接到 現有基礎架構的解決方案，從而可 以對現有解決方案進行基準測試。 他們需要以易於使用和匯出的可讀 格式存取資料，以免浪費時間來評 估性能。
該平台對軟體專家也很有吸引 力，它概括了狀態監測訊號鏈硬體 挑戰，讓軟體團隊和資料專家能夠 直接開始開發機器學習演算法。其 重要特性和優點包括:
• 易於安裝到資產中，同時 保持機械耦合訊號的完整性;
• 具有IEPE資料輸出格式的 寬頻寬MEMS加速度計感測器;
• 直接將感測器資料串流傳 輸至熱門的資料分析工具，例如 Python和MATLAB。
CbM開發平台主要由四種不
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