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物聯網稱重傳感器生命周期及故障預警研究—水蜜蜜视频app下载稱重
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信息內容
物聯網稱重傳感器生命周期及故障預警研究
发布者:鹰腾称重 发布时间:2020-03-21 18:10:41 阅读:129

1 引言

回顧過去,作爲電子汽車衡稱重系統的核心部件,應變式稱重傳感器的發展主要經曆了從模擬式到數字式的轉變[[1] 刘九卿.数字式智能称重传感器的发展与应用[J].衡器,2004,33(5):8-12.">1,[2] 刘九卿.应变式称重传感器技术动向和发展趋势[C].称重科技——第四届称重技术研讨会论文集,2005.">2,[3] 刘九卿.应变式称重传感器及其相关技术发展三十年——纪念中国衡器协会成立三十周年(1983-2013)[C].历届称重技术研讨会优秀论文汇编,2014.">3]:20世紀40年代,利用粘貼式電阻應變計的模擬式稱重傳感器問世;20世紀80年代中期,爲克服模擬式稱重傳感器的固有缺陷(如輸出信號小、傳輸距離短、抗幹擾能力差、安裝調試不方便等),國際上有公司把“數字式”概念引入電子稱重領域———將微處理器技術、數字補償技術與應變式稱重傳感器技術相結合,研制出數字式稱重傳感器。關于數字式、數字化、數字型、整體型和分離型等概念的辨析,國內衡器行業的專家多次發文強調[[1] 刘九卿.数字式智能称重传感器的发展与应用[J].衡器,2004,33(5):8-12.">1,[2] 刘九卿.应变式称重传感器技术动向和发展趋势[C].称重科技——第四届称重技术研讨会论文集,2005.">2,[3] 刘九卿.应变式称重传感器及其相关技术发展三十年——纪念中国衡器协会成立三十周年(1983-2013)[C].历届称重技术研讨会优秀论文汇编,2014.">3,[4] 陈日兴.数字式称重传感器的智能化功能演变与发展综述——当前衡器行业中数字传感器热点话题综述之一[C].称重科技——第六届称重技术研讨会论文集,2007.">4],讨论核心是模拟传感器所附加的数字控制电路的处理能力以及该数字模块是置于传感器内部还是外部,国外则统一用数字称重传感器(digital load cell)表示。称重传感器被冠以“物联网”,并非指在传感器上使用了物联网技术,而是指该类型传感器可以与具备物联网功能的电子称重仪表连接,并能双向交互数据信息和状态信息。事实上,就是通过网络将原本丢弃或存储在称重仪表本地的数据上传到远程服务器中进行管理,通过仪表的联网功能实施了对传感器及仪表本身工作状态的监测,对传感器制造厂家而言,收集到物联网称重传感器和物联网仪表的各种工作状态数据,就可以很方便的实现其生命周期及故障预警模型研究,从而为提高产品的质量、可靠性和准确度服务。

2研究分析過程

作为国内应变式称重传感器的主要企业,我们希望通过产品生命周期管理(product lifecycle management,PLM)的研究缩短产品开发周期、提高产品质量与服务价值。但本质上,产品生命周期是一个关于产品管理的体系,是产品从原材料入厂、制造过程、出厂运输、實際使用、最终退市等全过程的信息传递的渠道,需要企业有良好的信息化基础,才能支持产品生命周期信息的创建、管理、分发和应用,它也体现了现代企业通过信息技术管理自身业务的理念。在非物联网技术的条件下,传感器和仪表发给用户,使用的各种状态很难全面获取,一般都是衡器出故障或失准了,终端用户通过电话联系衡器厂家解决问题。但到底是哪个部件的问题?问题到底是如何产生的?各制造环节有没有工艺、质量问题?这些问题有没有经济有效的解决途径?等等诸如此多的问题都很难彻底解决,导致国内衡器及其配件质量和技术水平都在同质化恶性竞争中难以提升。为此,我们率先从物联网技术入手,通过物联网系统围绕秤台實際的各种工况条件展开研究,在多物理量传感器、限位距离监测、角度监测、秤台挠度监测、基础强度和水平度监测等非称重物理量上大量展开研究,以便能更好的发现秤台工作中的各种变化和影响准确性的因素,通过传感器智能化与物联网化创新、其它物理量辅助采集,以边缘计算及多物理量融合技术来发现上述这些应用问题的根源。首先,通过物联网平台及大数据分析技术,一方面分析回收传感器的故障分析统计数据,追溯至研发、使用和制造等环节进行产品的优化;另一方面,分析称重现场的传感器使用数据,通过模型训练来预测传感器健康状态(包括功能寿命和物理寿命)的衰退趋势。最终,结合使用和回收环节分析得到的信息开发产品故障预警系统,并根据不同的使用场景及可能的故障类型实现个性化产品定制,分析研究流程具体如图1所示;其次,通过大数据分析给用户提供衡器秤体、限位和基础等的改善建议报告,最终为计量更加准确和产品更可靠而增值,为实现国内衡器由数量转向高质量发展服务,这种需求的实现技术就得依靠物联网,我们衡器行业人士应该毋容置疑,我们每年在国际国内举办上百场的物联网产品巡回服务,正在为衡器物联网系统的普及和推广不懈努力中。

關于電子汽車衡的變化研究,在傳統衡器的經驗依據下,其最爲直觀的可見變化就是零位的變化,即當一台汽車衡配置完整安裝在現場時,其空秤台的總重是一定的,起始每只傳感器的零點和靈敏度也是被確定了的,所以,理論上這台衡器的空秤台零點應該在一段時間內不會發生較爲明顯的變化,以前由于汽車衡不聯網,這些數據的變化與否以及變化大小,都基本無人關注,當汽車衡出現故障或失去准確性時,也是盲目的對傳感器和儀表經過設備廠家的維修人員檢修後,只要發現有異常的就予以更換,無人知道和分析這些故障産生的原因,這對衡器設備廠商和傳感器、儀表廠家都是技術提升的不利因素。目前推廣物聯網系統以後,我們通過分析物聯網稱重傳感器正常使用時産生的曆史數據,提取辨識傳感器的運行工況特征,結合秤台定期檢定及校准時記錄的傳感器數據及退回故障傳感器的曆史使用數據,訓練建立傳感器健康狀態的評價模型。針對不同故障類型,在傳感器全生命周期中追溯“致命”原因,提供改進措施。對于實時在線的稱重及狀態數據,可以通過建立的健康評價模型進行實時狀態評價及健康衰退趨勢的分析預測,給終端用戶提供故障預警服務建議。在物聯網衡器系統中,我們在以物聯網稱重傳感器爲技術基礎的優勢上,重點將對每只傳感器內碼(即數字傳感器零點)變化做實時采集和變化規律分析研究,從而推斷汽車衡使用中的偏載誤差、超載情況及次數、稱重過程對傳感器內碼的影響等,來分析傳感器內碼變化作相關討論。其中,數據准備工作包括數據清洗以及基于一定規則將傳感器內碼序列按秤台的不同狀態———空秤穩定狀態、非穩定狀態以及負載穩定狀態進行分類,如圖2所示。

图1 生命周期分析技术路线

图1 生命周期分析技术路线   下載原圖

图2 基于秤台状态,对称重传感器内码的预处理

图2 基于秤台状态,对称重传感器内码的预处理   下載原圖

對傳感器內碼進行分析之前,需要了解多節秤台衡器上不同位置傳感器的受力關系,如圖3所示,理想的受力關系需滿足圖3中的4條規則,即多個傳感器的內碼之間存在一定關系(y理論=f(x)),通過研究不同狀態的X與實際輸出y實際,發現傳感器使用的經驗規律f,不斷優化傳感器的生命周期管理。

對于物聯網汽車衡設備,我們以表1的格式爲例,列出基本信息,其中設備代號A30120右上角的数字30代表使用的传感器满量程值(30t),右下角的数字120代表仪表设置的秤台标定满量程值(120t),文字“砂石”代表使用场景(砂石厂)。另外用于参考的信息还包括:安装城市,用于关联汽车衡使用的环境天气数据(可从气象网站爬取数据);基坑类型:分无基坑/浅基坑/未知;传感器名称,如QS-D30t(E),提供了传感器的结构、材料、满量程、数字模块类型等具体信息。理論上,传感器安装于秤台下方正常受力时,初始空秤总内码与秤台自重正相关,随着传感器自身零位以及受力位置的变化,實際的空秤总内码会发生变化,所以表1中同时给出了“初始空秤总内码”与“最新空秤总内码”,作为快速判断系统受力变化的参考。

圖3汽車衡(多節秤台)傳感器受力分析示意圖

圖3汽車衡(多節秤台)傳感器受力分析示意圖   下載原圖

表1 物联网汽车衡设备基本信息的格式     下載原表

表1 物联网汽车衡设备基本信息的格式

如圖4所示是以某台10只傳感器組成的物聯網汽車衡過磅過程爲例,收集到的內碼數據變化所繪制的物聯網傳感器內碼隨時間變化的圖形,可以看到其能很明顯的展示該汽車衡在一次完整稱重過程中傳感器內碼的變化,包括上下秤的非穩定狀態以及車輛停止在秤台上的穩定狀態,其中穩定狀態持續時間約爲160s,而車輛上下秤過程都不超過20s,同時可以根據不同傳感器內碼的變化順序判斷安裝位置(依舊是(1)(2)、(3)(4)、(5)(6)、(7)(8)、(9)(10)爲同軸傳感器),從曲線圖觀察到該台秤的(5)(6)號傳感器受力有偏差(即(6)號傳感器內碼大于(5)號)。另外,在車輛下秤過程中,(2)號傳感器受沖擊較嚴重(傳感器內碼瞬時增大),直接影響就是上文中提到的傳感器零位(空秤/空載內碼)變化。如果本次過磅過程中有人爲作弊行爲,則圖4中的曲線也會發生明顯的異常變化,會背離正常過磅的曲線變化趨勢,便可做出必要的作弊預警提示,並以過磅日志形式存儲在服務器,便于數據可靠性、真實性的追溯。可見,通過分析秤台非穩定狀態下傳感器內碼的變化,可以提取傳感器安裝位置與車輛上下秤行爲的信息,量化傳感器在使用中受到的外界和載荷作用的影響,結合傳感器使用、更換維修等日志,爲傳感器可靠性、數據真實性分析提供了研究的基礎。

3結束語

关于衡器物联网化发展及物聯網稱重傳感器生命周期及故障預警研究,本质意义上是要解决痛点问题,如称重准确性、数据真实性(亦即防作弊问题)、数据按需流动性(亦即信息化需求问题)、故障预测性,远程可维护性,无人值守自动称重等。目前衡器行业中还没有有效可行的研究理論和结论,本文在研究主题内容的同时,对基于称重传感器内码分析的结果也做了大量分析,初步结果表明,汽车上秤刹车导致的横向冲击力以及秤台面与路面存在间隙或秤台面与路面存在高低落差导致车轮垂直冲击力是引起内码变化的一个原因。另外结合多物理量传感器采集的数据分析发现,秤体刚度、基础牢固度、限位距离大小等因素的影响也非常大,早已将C3精度的传感器的置信度都淹没了,所以行业有些宣传C5、C6级传感器,本分析认为上述工况条件及问题若没有很好解决,即使用了如此高精度的传感器,应该也没有任何實際意义,理性引导市场良性技术发展也是根本。相应的,通过分析秤台非稳定状态下的传感器内码,可以提取更多信息(如传感器安装位置、车辆上下秤行为等)作为传感器使用日志,便于及时提醒用户对秤台变形、基础沉降、路面塌陷、限位失效、传力件磨损等常见问题做出提前维护,此类日志数据的积累,可为后续产品的服务提供依据以及为传感器可靠寿命研究建立基础模型。

图4 非稳定状态下的传感器内码——某次车辆经过秤台的过程

图4 非稳定状态下的传感器内码——某次车辆经过秤台的过程 

 
 

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