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DESIGN IDEAS
流源、輸入保護、位準轉換和衰減 級、三階抗混疊濾波器、類比數位 轉換器(ADC)驅動器和全差分∑-Δ ADC組成。CbM系統設計人員在使 用壓電式加速度計時，需要高性 能類比訊號鏈來實現振動資料傳 真。設計人員只需將IEPE感測器 或CN0532 IEPE感測器直接連接
圖4:振動測量測試裝置:使用EVAL-XL- MOUNT1鋁質安裝塊將EVAL-CN0532-EBZ板連 接至振動台。
到CN0540 DAQ參考設計，就可以 評估訊號鏈的性能。
電感測器對高精度資料擷取參考 設計進行測試。對於CN0540，系 統頻寬設定為54kHz，訊號鏈雜訊 性能是針對在該頻寬範圍內能夠 達到>100dB動態範圍的感測器， 例如Piezotronics PCB 621B40 型加速度計可以在30kHz時達到 105dB。CN0540目的在於提供超 越目前振動感測器性能的頻寬和 精度，確保它不會成為收集高性能 振動資料時的阻礙。
為PdM應用開發機器學習演 算法一般包含5大步驟，如圖7所 示。在進行預測性維護時，通常使 用回歸模型，而不是分類模型來預 測即將發生的故障。向預測性模型 輸入的訓練資料越多，其性能表現 越卓越。
CN0540 IEPE 24位元資料 擷取板是經過測試和驗證的類比 訊號鏈，專用於擷取IEPE感測器 振動資料，具有優於100dB的訊 號雜訊比(SNR)。
採用2個MEMS感測器和3個壓
圖5:比較EVAL-CN0532的頻率響應與 ADXL1002資料表提供的頻率響應。
開發預測性維護應用
MEMS IEPE感測器隨附機械 安裝模組，可以將MEMS感測器無 縫安裝到資產或振動台上。在將資 料串流傳輸至分析工具之前，應先 驗證感測器安裝，確保不會產生任 何干擾諧振。之後，可以將高品質的 振動資料串流傳輸至基於MATLAB 或Python的資料分析工具。
圖6:適用於IEPE感測器的CN0540，可進行高性能、寬頻寬、精密數據擷取。
圖7:開發PdM應用的步驟。
透過分析確認能夠定義該資 產的健康狀況特徵和特性。建立可 以定義正常運行狀況的模型後，即 可檢測或模擬故障。將故障資料與 正常運行馬達的資料進行比較，即 可得到預測模型。
透過該CbM平台可以確保將最 高品質的振動資料傳輸至機器學習
環境。 (更多內容請詳見本刊網站。)