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      工業自動化: 便捷且可擴展的物聯網改造

      作者:時間:2023-09-01來源:電子產品世界收藏

      在多年的發展之路上,工業用機械制造設施經過多次精細調整和高度優化。改造不僅有助于實現生產升級,還能推動數字化轉型,電子 (Würth Elektronik)、FEGA & Schmitt 和 IAV 之間的合作便充分證明了這一點。

      本文引用地址:http://www.connhp.com/article/202309/450147.htm

      引入智能自動化可顯著改善生產環境,但傳統制造設備的缺點在于,它們沒有和現代化基礎設施進行通信的接口。那么,應該如何解決這個問題呢?最佳方案就是改造設備,

      也就是采用解決方案,以非侵入性方式對現有設備進行更新或增加新功能/接口。通過對設備進行數字化改造,企業將能夠更深入全面地監測和優化生產過程,并提高生產效率。

      三方合作進行概念驗證

      作為開源概念的忠實擁護者,電子攜手 FEGA & Schmitt 和 IAV,共同實施了工業切割機監測功能的概念驗證(見圖1)。

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      圖1 來自 FEGA & Schmitt 的工業切割機,配備監測功能

      (資料來源:電子)

      FEGA & Schmitt 負責項目構思,伍爾特電子提供連接和傳感元件,并與 IAV 聯合開發云基礎設施解決方案(見圖2)。IAV 還提供數據分析和全面的系統集成服務。

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      圖2 改造的概念和各個合作公司所扮演的角色

      (資料來源:IAV)

      我們的目標是為 FEGA & Schmitt 的客戶開發一款易于安裝的產品,可根據電流測量結果監測工業切割機、檢測利用率,并提前發現與切割工具相關的隱患問題。

      在某些情況下,特定的運動組合會導致工具斷裂。通過識別該運動組合,可進行故障預測,從而大幅減少生產停機時間。同時,電流檢測還有助于測定設備利用率,將計劃流程化繁為簡。

      在概念驗證期間,對產品安裝有嚴格要求,既不能干擾客戶的基礎設施,也不能導致任何生產停機。

      客戶可從成品中獲得全面的系統可用性信息。使用傳感器和人工智能驅動的數據評估進行預測性維護,是 FEGA & Schmitt 產品的一項關鍵特性和差異化優勢。

      利用 FeatherWing 板進行原型設計

      FeatherWing 板是一組具有不同功能的可堆疊原型開發板。伍爾特電子推出了一系列 FeatherWing 開發板。這些開源開發板與 Feather 板的外形尺寸完全兼容,包括傳感器翼板、伍爾特 Pro-Ware 無線連接、Wi-Fi 和各種電源。GitHub 上有一個涵蓋各種開源電路板的資源庫[1],包括它們的原理圖、BOM、軟件以及 Azure 和 AWS 的云連接說明。

      加速度測量

      Sensor FeatherWing 板(見圖3)用于創建初始數據點。由于加速度與切割機刀頭的運動密切相關,因此加速度傳感器適用于監測刀頭運動。

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      圖3 伍爾特Sensor FeatherWing板

      (資料來源:伍爾特電子)

      伍爾特 Sensor FeatherWing 開發板搭載四個傳感器。除了外形尺寸和 Adafruit Feather 板相同外,它還兼容 Sparkfun 的 QWIIC-connect,后者提供標準的 I2C 接口,并兼容 STEMMA QT 和 Grove/Gravity。

      通過 LTE-M/NB-IoT 實現連接

      可以通過兩種不同的方法構建網關/云連接。使用支持 LTE 連接的工業微型電腦——樹莓派 (Raspberry Pi),在整個模型生成階段將大量數據發送到云端進行頻譜分析。在創建模型后,將連接切換至伍爾特 Adrastea-I LTE-M/NB-IoT 模塊,可顯著減少網絡流量,從而降低成本。這兩種方法都已在云連接生產環境中進行了測試。

      使用 Thyone-I Wireless 2.4GHz 專有射頻模塊,將該節點通過網關連接到云端。為安全起見,云連接網關使用 TLS 協議,而節點采用類似方法,一端為安全元件(來自 Microchip Technologies 的 ATECC608A-TNGTLS),另一端為云密鑰庫。通信參與者、節點、網關和云之間的所有連接都受到加密保護。

      具體實施

      振動測量。在這種情況下,MEMS 三軸加速度傳感器 WSEN-ITDS 用于檢測切割機臂的運動(見圖4)。

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      圖4 使用加速度計測量振動

      (資料來源:伍爾特電子)

      電流測量。電流測量必須以非侵入性方式進行,即不能干擾受監測的設備。為此,我們使用了 WAGO 鉗式電流互感器 855-4101/400-001 和 SparkFun ACS723 霍爾傳感器分線盒(見圖 5)。使用霍爾傳感器的優點是:受檢測的電路和讀取傳感器的電路相互隔離。

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      圖5 使用霍爾傳感器測量電流

      (資料來源:伍爾特電子)

      連接方案。在概念驗證過程中,我們采用了兩種連接方案。在最初的數據采集階段,由于需要大量數據來驗證設備行為,因此使用了兼容 Linux 版工業物聯網樹莓派的網關。對于云端,則使用 Node-Red 和 Grafana 創建了用于實時數據監測的可視化界面。此外,還對時間流數據進行了分析,并通過機器學習來識別趨勢和模式,并自動識別和標記相似的過程模式(見圖 6)。作為過程統計的基礎,這些數據可用于各種業務用例,包括過程監測、質量保證和預測性維護等。

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      圖6 利用機器學習分析數據以識別模式。自動識別并標記相似的過程模式

      (資料來源:IAV)

      真實環境測試

      在實際測試過程中遇到了諸多挑戰,如:因制造車間中的距離和各種射頻源導致的數據丟失、可堆疊板和電源的持續移動,或移動不足等。

      加速度傳感器安裝在切割機臂上,附近沒有任何電源。解決方案是用太陽能電池板給電池充電。各相電流傳感單元由鉗式電流互感器和霍爾傳感器組成。該組合中的兩個傳感器由伍爾特電子進行校準。

      這個用例表明,使用開源標準進行原型開發可獲得出色的靈活性,有助于加快方案實施。

      作者簡介

      Adithya Madanahalli,物聯網工程師,任職于伍爾特電子的無線連接和傳感器業務部門。

      Miroslav Adamov,物聯網解決方案高級架構師,曾任職于伍爾特電子。

      Jan Gieseler 博士,數據科學家,任職于 IAV 柏林總部。

      Bernd Grimm,FEGA & Schmitt 工業與設施項目管理負責人。

      Eduard Richter,FEGA & Schmitt 大客戶技術經理。



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