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如何為無線狀態監控系統選擇最佳MEMS傳感器(上篇)

2022-08-24 來源:微波射頻網 字號:

作者:ADI應用工程師Chris Murphy,ADI系統應用工程師Richard Anslow

如今MEMS加速度計性能快速提升,擁有更低功耗、更小尺寸、更高集成度、更寬帶寬以及低于100µg/√Hz的噪聲水平等,并可基于無線解決方案代替有線系統,以小巧輕便的三軸模擬器件取代單軸笨重的壓電傳感器,讓經濟高效地連續監控暴增的機器設備成為可能。對于維護和設施工程師而言,這意味著可通過全新的狀態監控(CbM)范式檢測、診斷、預測并最終避免機器故障。

狀態監控的趨勢

全球有數以百萬的電動機在持續運行,消耗全世界大約45%的電力。其中,一些最重要的電動機可享受有線狀態監控系統的看護。研究顯示,接受調查的公司中有82%曾經歷過計劃外維護,成本最高達到每小時250,000美元。對于那些經歷過計劃外停機的公司,基于兩次停機事件的平均值,停機平均持續4小時,平均損失高達200萬美元。

另一項研究發現,70%的公司不知道資產何時需要進行維護或升級工作。缺乏意識加上停機成本,推動公司走向數字化,大約50%的公司計劃投資于數字孿生和人工智能(AI)。隨著工業4.0運動的大規模開展,企業組織積極研究工業版圖的數字化,以此提高生產力和效率。

該運動的一個關鍵方面是向無線傳感器系統發展的趨勢。未來幾年,狀態監控行業將出現顯著增長,其中無線安裝將占到增長的很大一部分。據估計,到2030年,全球智能制造業將部署近50億個無線模塊。眾所周知,最關鍵資產需要有線狀態監控系統,但當前部署的所有其他資產呢?對于一些老舊設施,安裝有線解決方案是不可行的,這就增加了對無線狀態監控解決方案的需求。

狀態監控系統的安裝和維護

有線狀態監控系統在性能、可靠性、速度和安全性方面非常出色,因此部署在最關鍵的資產上。由于這些優勢,有線系統仍然更有可能部署在新建設施上。安裝有線狀態監控系統時,工廠車間可能不得不到處布設線纜,尤其是當某些機器不能受到干擾時,難度更大。工業有線傳感器網絡通常使用60m線纜,單條布設的成本從3000美元到20,000美元不等,包括材料和人工費用。某些情況下需要線束,這會增加額外的復雜性,安裝可能很耗時。如果電纜通過現有基礎設施布設,那么在受損或需要升級的時候,可能無法更換或重新布線。

雖然無線系統初看起來可能更昂貴,但更簡單的維護程序加上易于擴展的能力,可以顯著節省狀態監控系統全壽命周期的成本。維護路線更少,布線和相關硬件也更少,這些都能節省成本。根據所需的報告級別不同,電池最長可以使用數年。如果可以部署基于能量采集的無線系統,那么維護將變得更容易,而且成本更低。選擇無線系統后,下一個要關注的方面是哪種技術最適合您的狀態監控應用?

無線傳感器網絡比較

無線網絡盡管已經部署了數十年,但直到最近才在工廠車間廣泛部署,這要感謝低功耗技術的進步以及無線網絡對惡劣RF干擾的耐受力的提高。本節將討論各種網格網絡的優點。

網格技術

有多種常見技術可用于創建低功耗、低數據速率網絡,例如Bluetooth® Low Energy、Zigbee和6LoWPAN。如果想開發一個傳輸數據量相對較低、傳輸距離較短的密集無線傳感器節點集群(比如工廠車間就需要這樣的節點集群),那么這些低數據網格或多對多網絡技術會是不錯的選擇。

網格網絡可用于基礎設施節點并相互無線連接,如圖1所示。如果兩個特定節點之間的通信鏈路受到干擾或噪聲影響,這些節點可以互相幫助,擴展無線電信號,甚至可以將信號重新路由。網格技術最重要的特性之一是能夠通過網絡中各個節點將數據從一個節點發送到另一個節點,從而能夠創建一個覆蓋大面積的大型互連網絡,而消耗的功率則非常少。例如,在圖1中,節點1和節點3之間的距離很長,因此它們不能直接通信。但是,在節點1和節點3之間不存在直接鏈路的情況下,節點1可以通過節點2向節點3傳輸數據。

圖1.展示多對多通信的網格網絡中的節點集群示例

圖2顯示了一個工廠車間示例,其中節點1測量一臺電機的振動。此數據需要傳輸到節點6,但其間的距離超出了收發器的能力。數據直接從節點1傳輸到節點6的話,需要更高的發射功率和更高的接收器靈敏度。更高的發射功率一般意味著峰值電流消耗更高,因而需要更大的電池。若使用網格網絡,此數據可以沿著節點1到節點6之間的每個節點跳過去,最終到達目的地。每個設備在較小范圍內傳輸所需的功率,遠小于在整個工廠車間形成更長的直接無線鏈路所需的功率。

圖2.在工廠車間實施的網格網絡,展示了數據跳躍

網格網絡的主要優點如下:

•  自主配置:隨著工業4.0成為現實,以及企業數字化程度的提高,工廠經理必須尋求更好的性能。這種探索的一個重要方面是要能在較小的地理位置添加高密度的無線設備集群,同時保持高度可靠的性能——在某些情況下幾乎與有線系統一樣好,而且幾乎不需要手動配置,因為節點可以自行配置。

•  自愈:網格網絡在不斷地路由數據,因此不斷受到來自工廠車間的噪聲、干擾、多路徑、衰落反射等的干擾。SmartMesh® IP系統(管理器和節點)持續監測每個節點的噪聲水平并共享此數據,以便重新路由信號,使其遠離可能存在高噪聲的路徑。

•  覆蓋范圍:只需添加或刪除節點,即可輕松調整網絡的大小。如圖2所示,覆蓋面積可以輕松擴展,而無線設備無需增加功耗。

表1總結了各種網格技術及其能力。

表1.不同網格網絡的比較

特性

Wi-Fi

BLE

Zigbee

基于6LoWPAN的網格

電源

數小時

數月

數月/數年

數年

節點

32

32,767

64,000

100/50,000

范圍(P2P)

100 m

10 m

最長300 m

最長300 m

數據速率

11 Mbps至300 Mbps

1 Mbps

250 kbps

250 kbps

信道跳頻

?

?

?

?

碰撞緩解

?

?

?

?

自愈

?

?

?

?

99.999%可靠性

?

?

?

?

其他低功耗無線技術

LoRa或LoRaWAN可以實現遠距離(長達6英里)的低數據速率通信,同時消耗的功率非常低。它基于各種頻段,可實現點對點通信。因此,對于低功耗、長距離的點對點通信,這些解決方案很理想。NB-IoT或蜂窩網絡的實施成本更高、更復雜,功耗高于網格技術,而傳輸的數據量卻更小。但是,它確實提供高質量的蜂窩服務和對云的直接訪問。如果您的無線解決方案需要長距離蜂窩接入以及比Zigbee高的數據速率,那么LTE-M可能值得考慮。

MEMS取代壓電振動傳感器的演變

直到最近,在檢測關鍵資產和旋轉機械的早期振動故障特征方面,MEMS傳感器還不足以與IEPE振動傳感器競爭,如圖3所示。MEMS傳感器的主要限制在于噪聲、帶寬和g范圍。低噪聲是檢測低水平振動以實現更早的故障檢測甚至預測的關鍵。帶寬很重要,因為許多資產/電機故障,如氣穴現象、軸承問題和齒輪嚙合等,最早常常發生在5kHz以上的頻率,當然時間對于檢測故障至關重要。g范圍也很重要,因為較大的資產可以產生高達數百g的沖擊或撞擊,這可能會破壞專為不太苛刻操作而設計的MEMS傳感器。

圖3.用于狀態監控應用的MEMS性能演變

從歷史上看,大多數MEMS傳感器是為多種應用而設計的,因此通常不會有多個特定于應用的特性,但狀態監控至少需要三個特性。汽車碰撞檢測MEMS傳感器是具備高級特性且特定于應用的單一部件的典范。此類傳感器被設計為具有高g范圍,但帶寬和/或噪聲性能不足以用于狀態監控和其他許多應用。開發適用于狀態監控應用的MEMS傳感器非常困難,這就是迄今為止成功的供應商很少的原因。

為了突出展現用于狀態監控的MEMS性能的這些進步,ADI對2010年和2017年發布的兩款單軸模擬輸出MEMS振動傳感器進行了比較,如表2所示。兩款MEMS加速度計均設計用于狀態監控應用中的振動檢測。這兩款傳感器的帶寬都相當高,但噪聲改進最為顯著,以至于MEMS傳感器現在可以與壓電IEPE振動傳感器競爭。

表2.用于狀態監控的第一代和第二代MEMS傳感器的比較

規格

2010 ADXL001

2017 ADXL100x

改善

軸數

1

1

g范圍

±70/±250/±500

±50至500

帶寬(kHz)

10

11

諧振(kHz)

22

21

噪聲密度

4mg/√Hz

25 µg/√Hz

160×

跨軸靈敏度

2%

1%

溫度范圍

-40°C至+125°C

-40°C至+125°C

功耗(mA)

2.5

1

2.5×

待機電流(mA)

0.225

一些高性能工業三軸MEMS傳感器上也實現了這種噪聲改善,如表3所示。這些傳感器并非專門為振動檢測而設計,但它們是性能高超的MEMS傳感器,能夠在全帶寬下檢測到低于1 mg rms的振動。再加上出色的穩定性和可靠性,這些傳感器已被證明在各種機械的狀態監控應用中非常有效,無論是用作唯一的振動傳感器,還是與其他寬帶寬MEMS/IEPE傳感器搭配使用。超低噪聲、窄帶寬(<5kHz) MEMS傳感器在檢測許多資產的振動方面可以發揮關鍵作用,通常用在低轉速和亞赫茲的情況下,或用在直流響應有利的情況下,例如紙張/工廠加工、食品/制藥、風力發電、金屬加工業。表3突出展現了多軸MEMS傳感器性能從2009年到2017年的改善。應該注意的是,為了實現更寬的帶寬、更低的噪聲和更高的g范圍,待機電流等規格相比更通用的MEMS傳感器會更高。

表3.MEMS三軸傳感器性能的改善

規格

2009 ADXL345

2017 ADXL356

改善

軸數

3

3

g范圍

2/4/6/8/16

±40

2.5×

帶寬(kHz)

1.6

2至3

1.25×至2×

諧振(kHz)

5.5

5.5

噪聲密度

3 mg/√Hz
3.9 mg/√Hz

80 µg/√Hz

37×至49×

跨軸靈敏度

1%

1%

溫度范圍

-40°C至+85°C

-40°C至+125°C

25%×

功耗(µA)

140

150

~

待機電流(µA)

0.1

21

210×

狀態監控系統通常使用什么級別的振動傳感器?

計劃外停機常導致損失大量收入的公司繼續依賴有線解決方案,它們基于12位至20位分辨率傳感器,可提供最為可靠和精確的性能。此外,有線安裝的較高成本也很容易被證明是合理的。對于重要性較低的資產,性能要求并不那么嚴格,資本支出上限可能要低得多。10位至16位的振動傳感器分辨率是可以接受的,這是當今大多數基于MEMS的無線狀態監控系統所涵蓋的范圍。

重要性較低的資產對高性能振動檢測也有需求,隨著工業公司尋求數字化并加強其改善性能、生產和效率的努力,這種趨勢會繼續增長。從歷史上看,成本一直是限制在重要性較低的資產上使用壓電振動傳感器的因素,但隨著越來越多的設計人員意識到MEMS傳感器在此類情況下可以提供的價值和靈活性,這一狀況現已開始改變。圖4顯示了從10位到24位的潛在振動傳感器分辨率。盡管MEMS的分辨率明顯較低,但性價比優勢很有吸引力,足以為監控中低重要性的資產提供合理性。

圖4.傳感器類型和相應的分辨率

MEMS傳感器的主要優勢之一是低功耗,通常在µA范圍內,甚至nA范圍也是可能的。這使得它們非常適合于無線狀態監控應用。有些壓電傳感器的功耗低至200µA左右,但它們缺乏集成特性,而且與MEMS相比價格昂貴。確實存在一些基于壓電傳感器的專用無線振動傳感器,它們可以在高達104kHz的采樣速率下提供24位分辨率,但與MEMS解決方案相比,電池壽命非常有限。這種無線振動傳感器系統通常具有8小時的連續電池壽命。MEMS的另一個關鍵優勢是可以將多達三個軸集成到一個小封裝中。三軸壓電傳感器會更加昂貴、更大,并且需要更多的信號調理電路,這使得它們更不適合無線應用。

未來趨勢:對新收入來源的渴望

在世界各地工廠當前部署的旋轉機器中,泵占有很大的比例,預計到2025年,其全球市場將從383.4億美元增長到469.2億美元。其中一些泵對于確保流程持續暢通無阻地運行至關重要,這就需要狀態監控以避免計劃外停機。這種泵的未來會怎樣?根據Frost&Sullivan最近的一份報告,泵將具備分析能力并變得智能化。泵OEM的增長將由服務驅動,服務基于分析、人工智能或機器學習(ML),旨在提供有關提高泵性能和可靠性的診斷信息。研究發現,2025年之后,泵OEM收入的60%可能是來自與服務相關的活動,泵行業將從基于產品的模式轉變為基于服務的模式。推動這種轉變的主要因素是制造業的快速數字化(IIoT),以及狀態監控硬件和算法、人工智能、機器學習的進步。預計水/廢水處理廠、煉油廠、天然氣生產廠等傳統重工業在尋求數字化運營時會使用這些智能泵。新建設施很可能會使用有線狀態監控系統,但老舊設施上的現有設備怎么辦?為了將這種基于服務的模式應用于已部署的泵和其他旋轉機械,無線狀態監控系統可以提供快速、無縫和可靠的解決方案。

EV-CBM-VOYAGER3-1Z無線狀態監控模塊

Voyager平臺(如圖5所示)是一款穩健型低功耗無線網格網絡振動監控平臺,它讓設計人員能夠將無線解決方案快速部署到機器或測試設置中。設計人員可以快速評估用于振動監控的ADI MEMS傳感器技術,同時評估用于工業無線檢測的SmartMesh IP技術。總體目標是加速客戶資產監控和解決方案開發。節點包括一個機械外殼和帶有¼-28行業標準螺柱附件的安裝硬件。Voyager解決方案可以輕松地直接安裝到電機或測試電路上。

圖5.Voyager無線狀態監控模塊

SmartMesh IP

SmartMesh IP無線傳感器網絡產品是IC和預認證PCB模塊,帶網格網絡軟件,使得傳感器可以在惡劣的工業物聯網(IIoT)環境中進行通信。它們面向IP兼容性而構建且基于6LoWPAN和802.15.4e標準。6LoWPAN由Internet Protocol第6版(IPv6)和低功耗無線個人區域網絡(LoWPAN)組成,是一種基于互聯網協議(IP)的網絡,類似Wi-Fi。SmartMesh IP產品線支持低功耗,即使在惡劣和不斷變化的RF環境中,也能提供99.999%以上的數據可靠性。

圖6顯示了一個高度可擴展、自成型的多跳無線節點網格網絡,結合監視性能和安全性并與主機應用程序交換數據的網絡管理器,它能收集和中繼數據。當管理器和節點通電后,網格會自動形成。位于管理器范圍之外的節點將通過范圍內的節點轉發數據包。此外,如果節點的通信鏈路受到噪聲干擾,可以使用另一條鏈路/路徑以不同的工作頻率重定向數據/數據包,使數據可以繞過或遠離干擾源,SmartMesh IP的自愈能力或如同有線網絡一樣的可靠性(99.999%)正是來源于此。

Voyager套件已經過SmartMesh IP節點跳躍測試。在此測試中,超出網絡管理器范圍的節點可以跳過范圍內的節點,如圖6所示。多躍點網絡可確保范圍外節點能將數據傳輸至網絡管理器。

SmartMesh IP最適合用在何處?

SmartMesh IP網絡定位于工業物聯網(IIoT)應用。在工廠環境中,傳感器通常以集群形式部署在資產上,如圖7所示。需要定期甚至連續監控的資產可以放置在工廠車間的不同位置,但在大多數情況下,它們之間的距離不會超過100m。例如,SmartMesh IP已成功部署在數據中心內,數以千計的節點形成了高密度集群。

過去,低功耗無線通信設備在應對工廠車間產生的干擾方面很吃力。這不僅是SmartMesh IP擅長的方面,而且它是專門為在密集集群中部署而設計的,這種集群需要類似有線的可靠性以及同步監控或控制。

SmartMesh IP網絡使用時間同步信道跳頻(TSCH)鏈路層進行通信,這是ADI公司SmartMesh IP團隊開創的一種技術,也是WirelessHART (IEC 62591)和IEEE 802.15.4e等無線網格網絡標準的基本構建模塊。在TSCH網絡中,網絡中的所有節點都在數微秒內同步。網絡通信被組織成時隙,以實現低功耗分組交換、成對信道跳頻和全路徑分集。通過使用TSCH,SmartMesh IP器件可以在計劃通信之間以超低功耗休眠,從而使占空比通常小于1%。網絡管理器利用TSCH確保節點準確地知道何時通信、監聽或休眠。這樣就確保了網絡上不會發生數據包沖突,并且每個節點的功耗都非常低——路由節點的典型功耗小于50µA。

SmartMesh IP網絡是現有的最安全網格網絡之一。SmartMesh IP網絡中的所有流量都受到端到端加密、消息完整性檢查和設備身份驗證的保護。此外,SmartMesh網絡管理器包含支持網絡安全聯接、密鑰建立和密鑰交換的應用程序。

圖6.SmartMesh連接

圖7.在工廠車間附近放置的高密度傳感器

Voyager信號鏈

圖8顯示了無線振動監控平臺的概要。它還包含一個三軸ADXL356 振動傳感器板和一個低功耗微控制器ADuCM4050。另外還有一個穩定的低功耗SmartMesh IP LTC5800板和芯片天線。該套件包含一個SmartMesh IP USB適配器,用作無線網絡的管理器。嵌入式固件和GUI代碼可在GitHub上獲得。

圖8.Voyager硬件和GUI概覽

Voyager模塊的電池壽命是一個關鍵設計特性,因此它選擇了高性能、低功耗器件來檢測、調理、處理和傳輸振動數據,如圖9和圖10所示。

圖9.ADXL356信號鏈的高級框圖

圖10.ADuCM4050/SmartMesh的高級框圖

Voyager信號鏈功耗

每個信號鏈器件的活動和待機功耗(取自數據手冊的最差情況性能)分別如圖11和圖12所示。請注意,這不包括SmartMesh IP收發器,因為其功耗比簡單的活動或待機模式功耗更微妙。信號鏈的實際功耗會更低。在活動模式下,ADuCM4050的功耗最大,因為它以高達1.8 MSPS的速率對振動數據進行采樣、濾波,然后執行DFT,再通過UART將數據發送到SmartMesh IP收發器之前。

圖11.活動模式下的信號鏈功耗

圖12.待機模式下的信號鏈功耗

圖11和圖12顯示,當系統傳輸數據和處于待機模式時,MEMS加速度計的活動和待機電流非常重要。無論是打算運行周期監控方案(例如每6小時一次)還是運行連續監控方案,這些指標對于確保電池供電的傳感器有效運行至關重要。在活動模式下,ADXL356的功耗約占信號鏈功耗的1.4%。與典型壓電傳感器相比,ADXL356的功耗要低得多。典型的壓電傳感器使用4mA恒定電流和24V至30V電源,功耗接近100mW。雖然有更低功耗的壓電傳感器可以將功耗降低90%,但它們仍然不適合長期用于電池供電的傳感器網絡。

在待機模式下,ADXL356消耗信號鏈電流的39%。這看起來很高,但為了更好地了解由此產生的噪聲與功耗的性能權衡,應該對適用于狀態監控應用振動檢測的各種MEMS傳感器進行比較和鑒定,如表4所示。

表4.支持狀態監控的MEMS加速度計的活動和待機功耗與Voyager信號鏈的活動和待機功耗的比較

 

ADXL356

MEMS B

MEMS C1

MEMS C2

MEMS C3

MEMS C4

軸數

3

3

3

3

3

3

活動電流

150 µA

1.3 mA

239 µA

239 µA

310 µA

145 µA

計算的信號鏈活動總功耗的百分比

1.40%

12.30%

2.30%

2.30%

2.93%

1.40%

待機電流(µA)

21

16

0.5

0.5

5

0.9

計算的占信號鏈待機總功耗的百分比

39%

30%

0.93%

0.93%

9.30%

1.70%

g范圍

±40

±2、±4、±8、±16

±16

±64

±20

±8、±16、±32

帶寬(kHz)

1.5

6.3

4.2 (2.9)

4.2 (2.9)

8.2/8.5/5.6

8 (5.1)

噪聲密度(µg/√Hz)

80

75 (110)

130

300

675

630

圖13和圖14顯示了活動和待機模式下MEMS傳感器的電流消耗和噪聲。ADXL356和MEMS C4的活動功耗最低,不過新設計不再推薦使用后者。MEMS B的活動功耗最高(比ADXL356高11.5倍),但應該注意的是,MEMS B噪聲最低且帶寬較寬,因此與所有MEMS C傳感器相比,其性能更高。

雖然ADXL356和MEMS B的待機電流最高,但這些傳感器的噪聲性能比圖14所示的其他器件要好1.6到9倍。電流消耗和噪聲密度之間的反比關系很明顯,當為電池供電的應用選擇MEMS振動傳感器時,應考慮這一點。

圖13.MEMS傳感器待機功耗與噪聲密度的比較

圖14.MEMS傳感器活動功耗與噪聲密度的比較

ADXL356的另一個關鍵優勢是陶瓷封裝,這使其可在整個溫度范圍內提供出色的穩定性和性能。考慮到無線設備中使用的大多數MEMS傳感器會被放到IP6x防護等級的外殼中,陶瓷封裝至關重要。在某些情況下,外殼還會灌封化合物。陶瓷封裝可以承受灌封化合物帶來的外力,以保持傳感器的數據手冊性能。對于塑料封裝的MEMS器件,灌封可能不適合,因為封裝的撓曲會降低傳感器的性能。

MEMS開啟/上電時間

對于MEMS傳感器而言,上電時間是指從關斷到待機模式所需的時間。開啟或啟動時間是指從待機到測量模式所需的時間,如表5所示。對于ADXL356,當輸出在最終值的5 mg范圍內時,該規格有效。

表5.MEMS傳感器上電時間

產品型號

上電/啟動時間

開啟時間

注釋

ADXL356 (ms)

<10

<10

典型值

MEMS B (ms)

10

典型值

MEMS C1 (ms)

20至50

2至1300

最小值/最大值

MEMS C2 (ms)

20至50

2至1300

最小值/最大值

MEMS C3 (ms)

0.1

模擬輸出:5 × R × C

MEMS C4 (ms)

20至50

2至1300

最小值/最大值

當監控關鍵設備時,應考慮這些時間,因為如果開啟時間太長,當系統從待機進入測量模式時,可能會丟失關鍵振動數據。在對無線節點進行周期供電以節省電力的系統中,在不同功耗模式之間轉換時的功耗變得更加重要。考慮表5所示的開啟時間,當MEMS C1、MEMS C2和MEMS C4經過1.3s以上的時間(最差情況)才測量到有效數據時,其他傳感器已經完成測量并處于待機模式好一會了,從而能節省更多電量。圖15比較了ADXL356、MEMS B和MEMS C1從待機模式轉換到測量模式的情況,測量加速度數據1s,假設電源在此轉換期間以線性斜坡變化,然后經過4.5s返回待機模式。盡管MEMS B具有更快的上電/啟動時間,但1s測量的活動電流消耗明顯高于ADXL356。同樣,在最差情況下,MEMS C1需要1.3s才能進入測量模式,這意味著它必須保持更長時間才能測量到與ADXL356和MEMS B相同的數據,因而會消耗更多功率,如表6所示。如果MEMS B和ADXL356以MEMS C1的最差情況速度測量數據,則二者都有55%的時間處于待機模式,而MEMS C1處于該模式的時間只有幾毫秒。

圖15.ADXL356、MEMS B和MEMS C1的電流消耗:啟動,然后以MEMS C1的最差情況啟動時間進行1s的測量,在4.5s內重復兩次。

表6.相對于圖15的平均電流

 

MEMS B

ADXL356

MEMS C1

平均電流(µA)

573

77

172

圖16顯示了每分鐘進行5s的活動數據測量的電流消耗,器件在其余時間處于待機模式。平均電流如表7所示。

圖16.ADXL356、MEMS B和MEMS C1的電流消耗:啟動,然后以MEMS C1的最差情況啟動時間進行5s的測量,總計60s。

表7.相對于圖16的平均電流

 

MEMS B

ADXL356

MEMS C1

平均電流(µA)

128

32

23.4

即使以較低的頻率進行測量(每60秒測量5秒),MEMS C1和ADXL356的平均電流消耗也非常接近,盡管二者的活動和待機電流消耗不同。如果測量頻率較低,則在兩次測量之間關斷MEMS傳感器以減少電流消耗的做法更加可行,如圖17所示,其中ADXL356的平均電流消耗最低。

圖17.ADXL356、MEMS B和MEMS C1的電流消耗:啟動,然后進行5s的測量,然后關斷,總計60s。

表8.相對于圖17的平均電流

 

MEMS B

ADXL356

MEMS C1

平均電流(µA)

113

13

23

SmartMesh IP的功耗

SmartMesh IP收發器(如LTC5800)具有幾種不同的功耗曲線。圖18顯示了數據手冊中各模式對應的最大功耗。然而,對于合理的操作,網絡中的典型SmartMesh芯片配置的功耗會低得多。多種因素將決定實際功耗,包括:報告間隔(每分鐘1個數據包還是每秒1個數據包),需要多少跳數來傳輸數據,有效載荷大小(1字節至90字節),以及路徑穩定性(例如,80%的室內環境具有密集的網絡)。

圖18.SmartMesh IP電流消耗(最差情況數據手冊規格)

實際電池壽命取決于許多因素,例如:節點收集和傳輸數據的時間與節點睡眠時間的關系。有效載荷大小、路徑穩定性、傳輸間隔、跳躍深度和許多其他因素,都會影響SmartMesh IP節點的功耗。基于一些關鍵因素,可以使用一款非常有用且精確的工具——SmartMesh功耗和性能估算器——來估算性能與功耗,如圖19所示。

圖19.SmartMesh功耗和性能估算工具

Voyager模塊:發送一個完整的數據集

為了評估功耗,了解從無線節點傳輸一個完整的數據集到SmartMesh IP管理器需要多少數據包會很有用。報告間隔為1s時,從節點發送到管理器的數據速率為每分鐘60個數據包。x軸、y軸和z軸采樣數據各包括512個時域樣本,每個樣本16位(2字節)。FFT數據也被計算和發送,如圖20所示。

(512 + 512/2) × 3 = 2304樣本,因此2304 × 2字節 = 4608字節。一個SmartMesh數據包中發送90個字節。4608字節/90字節 = 51.2數據包。從無線節點傳輸一個完整的數據集到SmartMesh IP管理器需要52個SmartMesh數據包。

為了進行功耗估計,使用有20個節點的網絡作為例子,節點以4躍點布置,每躍點有5個節點。將數據有效載荷大小設置為90字節,并將報告速率設置為每秒1個數據包,躍點1節點的SmartMesh IC(靜態條件)消耗587.9μA。對于最差情況的動態條件,建議將功耗提高30%,得到587.9μA×1.3 = 764.3μA。SmartMesh功耗和性能估算工具確認了這些結果。

圖21顯示了帶4個躍點的Voyager模塊在兩種情況下的最差電池壽命估計(2 × Saft LS14500),一種是節點每60分鐘激活一次,另一種是每分鐘激活一次,持續60分鐘。正如預期的那樣,在60分鐘內節點每分鐘傳輸一次的情況下,電池壽命要短得多。位于躍點1的節點要接收節點2、3、4發送的所有數據,因此它執行的工作更多。躍點1的電池壽命為19.1天(0.052年),而躍點4的電池壽命為20.1天(0.054年)。當節點每小時傳輸1分鐘時,躍點1的電池壽命為1.38年,躍點4的電池壽命為2.12年。

圖20.顯示時域和頻域數據的Voyager GUI

圖21.SmartMesh電池壽命與傳輸數據所需跳數的關系

結論

本系列文章共分三篇。本文作為上篇,討論了當前推動狀態監控市場快速發展和增長的一些關鍵趨勢,以及選擇用于惡劣RF環境的合適MEMS傳感器和無線收發器的一些設計考慮因素。

低功耗、高性能MEMS傳感器和高保真度、低功耗信號鏈器件,是為狀態監控行業提供無線能力的關鍵,而無線能力是快速部署資產并開始挽回每年因計劃外停機造成的500億美元損失所必需的。網格技術綜述概要說明了相互競爭的無線技術之間的主要差異,并強調了哪些技術最適合惡劣的RF環境——這些環境需要同步監控和控制以及類似有線的可靠性。

選擇最合適的MEMS傳感器可能很困難,有許多因素需要考慮,例如噪聲、帶寬和g范圍,但還必須考慮一些較少提到的數據手冊規格(如開啟時間)和無線系統所需的數據速率,因為這有助于確定最可行的操作模式和數據速率。

在工廠車間等惡劣RF工作環境中使用的無線設備必須能以低功耗提供穩健的通信。本文給出了SmartMesh器件的數據手冊最差情況值與使用SmartMesh功耗和性能估算工具計算的功耗估計值,以便讀者對可能的情況有一個大致的了解。建議使用此工具做進一步探究,因為傳感器網絡可以根據具體需求進行定制,從而更好地估計可能的電池壽命和性能。后續在本系列文章的中篇里,將介紹Voyager平臺如何能盡早檢測各種機器故障,例如不平衡、未對準和軸承缺陷。下篇則將討論Voyager模塊的實際功耗性能,以及多種不同工作模式——既有較高數據速率模式,也有超低功耗模式,敬請期待。

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作者簡介

Chris Murphy是歐洲中央應用中心的應用工程師,工作地點在愛爾蘭都柏林。他于2012年加入ADI公司,為電機控制和工業自動化產品提供設計支持。他擁有電子工程碩士學位和計算機工程學士學位。

Richard Anslow是ADI公司自動化與能源業務部互連運動和機器人團隊的系統應用工程師。他的專長領域是基于狀態的監測和工業通信設計。他擁有愛爾蘭利默里克大學頒發的工程學士學位和工程碩士學位。

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