簡介

MEMS慣性傳感器在當今的眾多個人電子設備中發揮著重要作用。 小尺寸、低功耗、易集成、強大功能性和卓越性能，這些因素促使著智能手機、游戲控制器、活動跟蹤器、數碼相框等裝置不斷創新。 此外，MEMS慣性傳感器用于汽車安全系統可顯著提高系統可靠性，并降低系統成本，使汽車安全系統能夠應用于大多數汽車。

功能集成度和性能的不斷發展也有助于將MEMS加速度計和陀螺儀應用于許多不同的工業系統。 其中一些應用成為現有產品和服務的低成本替代品，而其他應用則開始率先集成慣性感測功能。 作為擁有兩類用戶的應用，振動監控也正方興未艾。 出于維護和安全需求而用于監控機械健康狀況的傳統儀器儀表通常采用壓電技術。 高速自動化設備對振動進行監控，以觸發對潤滑、速度或皮帶張力的反饋控制，或者關閉設備以便于維修人員快速檢查。

盡管壓電器件擁有成熟的用戶群，但MEMS加速度計為新興的用戶群提供了輕松集成、降低成本等優勢。 另外，MEMS加速度計先進的功能集成允許在ADIS16229數字MEMS振動傳感器等器件中集成嵌入式RF收發器，從而實現一種集信號處理和通信功能于一體的完整解決方案。 此類可編程器件可以定期自動喚醒，捕獲時域振動數據，對數據記錄執行快速傅里葉變換(FFT)，對FFT結果進行用戶可配置的頻譜分析，通過高效的無線傳輸線路提供簡單的通過/失敗結果，存取數據和結果，然后返回休眠狀態。 振動檢測的新用戶們認為，快速部署以及合理的擁有成本是選用完全集成式MEMS器件的重要原因。

振動監控應用

利用振動觀察機器健康狀況旨在將可觀察到的振動與典型的磨損機制關聯起來，比如軸承、齒輪、鏈條、皮帶、刷子、軸、線圈和閥門。 在一臺典型機器中，至少有一種磨損機制需定期維護。 圖1展示了正常磨損機制振動與時間關系的三個例子。 盡管確定這種關系需要時間和經驗，但關聯得當的振動特征不失為短周期定期維護的低成本替代方案。 利用實際觀察結果，比如振動，可在檢測到報警條件（紅色曲線）時快速采取行動，同時還能避免對使用壽命未到期的機器過早進行維護（藍色和綠色曲線）。

圖1同時還展示了機器維護周期的兩種報警設置（報警、關鍵）以及三個階段（早期、中期、末期）。 報警水平規定了正常運行期間的最大振動頻率，其中，觀察到的振動不含對機器或技術支持人員的潛在危險。 在正常范圍時，可以使用一些儀表測量偶爾出現的振動。 臨界水平表示，資產存在嚴重受損的風險，從而給技術支持人員或環境帶來不安全因素。 顯然，機器操作員希望在這一水平時避免操作機器，并通常會停止使用機器。 當振動超過報警水平但低于臨界水平時，機器仍可以繼續工作，但應該提高觀察頻率，并可能需要進行額外的維護。

有時候，這三個操作區（正常、報警、臨界）可以對應于機器維護周期的三個階段： 早期、中期、末期，每個階段的振動監控策略可能會有所不同。 例如，在早期，可能只需要每天、每周或每月觀察儀器的主要振動屬性。 進入中期時，可能需要每小時觀察一次，而在接近末期時，振動監控的頻率可能還要更高，尤其是在人員或資產處于危險的情況下。 在該階段，利用便攜式設備進行振動監控的機器，其重復成本將逐漸增加，與維護成本相比，可能高得讓人望而卻步。 雖然有必要對重要資產進行特殊關照，但許多其他儀器卻是無法承受這種重復成本。 作為人工測量的補充，嵌入式MEMS傳感器為要求實時振動數據的設備提供了更為經濟高效的方法。

圖1. 振動與時間關系示例

振動的性質

振動是一種重復的機械運動。 在開發振動檢測儀器時，需考慮多個重要屬性。 首先，振蕩運動往往同時具有線性和旋轉元件。 大多數振動檢測關系都傾向于關注振蕩幅度，而非絕對位置跟蹤，因此，線性傳感器（如MEMS加速度計）對于捕獲運動信息而言足夠了。 當主要為線性運動時，了解運動方向就顯得極為重要，尤其是在使用單軸傳感器時。 相反，3軸傳感器具有更高的安裝靈活性，因為正交方向可以在一個或更多軸上拾取，而不受振動方向的影響。

由于振動具有周期性，因此，頻譜分析是確定振動曲線特性（振動幅度與頻率關系）的一種簡便辦法。 圖2所示曲線同時有寬帶和窄帶成分，主體振動頻率約為1350 Hz，還有4個諧波和一些低電平寬帶成分。 每一件活動設備都有其自己的振動曲線，而窄帶響應一般表示設備的自然頻率。

圖2. 振動曲線示例（自然頻率：約1350 Hz）

信號處理

傳感器選擇和信號處理架構取決于應用目標。 舉例來說，圖3所示信號鏈持續監控特定頻帶，通過附近的控制面板提供報警燈和關鍵燈信號。 制造商在機械設計方面的知識有助于帶通濾波器的設計，尤其是在啟動頻率、停機頻率和帶通滾降速率方面。 旋轉速度、機械結構的自然頻率、因故障而異的振動都可能影響帶通濾波器。 盡管這種方法非常簡單，但當有特定機器的歷史數據時，振動監控要求也可能發生變化。 監控要求的變化可能導致濾波器結構的變化，從而可能造成重復的工程成本。 開發人員可以通過數字化傳感器響應，實現關鍵信號處理功能（如濾波、rms計算和電平檢測器），利用輔助I/O輸出控制指示器燈的方式，以復雜性換取靈活性，或提供數字輸出。

圖3. 時域振動信號鏈示例

圖4所示為ADIS16228的信號鏈ADIS16228采用一個帶FFT分析和存儲功能的數字三軸振動傳感器監控設備振動的頻譜成分。

圖4. 用于頻譜振動分析的ADIS16228信號鏈

內核傳感器

兩種方式的內核傳感器都可以是MEMS加速度計。 選擇內核傳感器時，最重要的屬性為軸數、封裝/裝配要求、電氣接口（模擬/數字）、頻率響應（帶寬）、測量范圍、噪聲和線性度。 盡管許多三軸MEMS加速度計都支持直接連接多數嵌入式處理器，但要獲得最高性能則可能要求采用具有模擬輸出的單軸或雙軸解決方案。 例如，ADXL001高性能寬帶iMEMS?加速度計就利用22-kHz諧振提供最寬的帶寬，但它只是一款單軸模擬輸出器件。 在配有模數轉換通道的系統中，模擬輸出可實現快速接口，但當前的開發趨勢似乎更青睞于那些搭載了數字接口的傳感器。

內核傳感器的頻率響應和測量范圍決定其輸出飽和前可以支持的最大振動頻率和幅度。 飽和會降低頻譜響應，從而產生可能導致故障報警的雜散成分，即使飽和頻率不影響目標頻率時也是如此。 測量范圍和頻率響應的關系如下：

其中， D 為物理位移， ω 為振動頻率，A 為加速度。

頻率響應和測量范圍限制著傳感器的響應，其噪聲和線性度則限制著分辨率。 噪聲決定將在輸出中響應的振動下限，而線性度則決定振動信號產生的故障諧波量。

模擬濾波器

模擬濾波器將信號成分限制在一個奈奎斯特區之內，即為示例系統采樣速率的一半。 即使濾波器截止頻率處于奈奎斯特區之內，也不可能無限制地抵制高頻組分，這些高頻組分仍可能折回通帶中。 對于只監控第一奈奎斯特區的系統，這種折回行為可能產生假故障，并扭曲特定頻率下的振動成分。

窗

在振動檢測應用中，時間相干采樣往往并不實用，因為時間記錄起始和結束處的非零采樣值會導致較大的頻譜泄漏，從而可能降低FFT分辨率。 在計算FFT前應用窗口函數有助于控制頻譜泄漏。 最佳窗口函數取決于實際信號，但通常需要衡量的因素包括過程損失、頻譜泄漏、旁瓣位置和旁瓣電平。

快速傅里葉變換(FFT)

FFT是分析離散時間數據的一種高效算法。 該過程將時間記錄轉換為離散頻譜記錄，其中，每個采樣代表奈奎斯特區的一個離散頻段。 輸出采樣的總數等于原始時間記錄中的采樣數，在大多數情況下，為二項級數中的一個數字(1、2、4、8……)。 頻譜數據同時包括幅度和相位信息，可采用矩形或極性格式表示。 采用矩形表示時，FFT倉的一半含有模值信息，另一半則含有相位信息。 采用極性表示時，FFT倉的一半含有實部結果，另一半則含有虛部結果。

在某些情況下，幅度和相位信息都有用，但幅度/頻率關系含有的信息往往足以檢測關鍵變化。 對于只提供幅度結果的器件，FFT譜線的數量等于原始時域記錄中采樣數的一半。 FFT頻譜寬度等于采樣速率除以記錄總數。 在一定程度上，每個FFT頻譜都像是時域中一個獨立的帶通濾波器。 圖5為MEMS振動傳感器的一個實際示例，其中，采樣速率為20480 SPS，始于512點記錄。 在這種情況下，傳感器只提供幅度信息，因此，總數為256，頻譜寬度等于40 Hz (20480/512)。

圖5. ADIS16228 FFT輸出

頻譜寬度非常重要，因為當頻率從一個譜線轉換到一個鄰近譜線時，頻譜寬度決定頻率分辨率，同時還決定包含的總噪聲。 總噪聲(rms)等于噪聲密度(~240 μg/√Hz)與頻譜寬度平方根(√40 Hz)之積，約合1.5 mg rms。 對于噪聲對振動分辨影響最大的低頻應用，可在FFT過程之前采用一個抽取濾波器，這樣可以提高頻率和幅度分辨率，而無需更改ADC的采樣頻率。 以256對20480 SPS的采樣速率進行抽取計算，可使頻率分辨率增強256倍，同時使噪聲降低16倍。

頻譜報警

使用FFT的一個關鍵優勢是可以簡化頻譜報警的應用。 圖6中的示例包括5個獨立的頻譜報警，分別負責監控機器自然頻率(#1)、諧波（#2、#3和#4）以及寬帶成分(#5)。 報警和臨界電平對應于機器健康振動與時間關系曲線中的電平。 啟動和停機頻率完善了這種關系所代表的過程變量定義。 在使用嵌入式處理器時，頻譜報警定義變量（啟動/停機頻率、報警/臨界報警電平）可能處于采用數字碼配置的可配置寄存器中。 使用相同的比例因子和譜線編號方案可大大簡化這一過程。

圖6. FFT示例（帶頻譜報警）

記錄管理

記錄管理是與過程變量關系關聯的一個關鍵功能。 存儲每臺機器壽命期內不同階段的FFT記錄可對多種行為進行分析，然后繪制出一幅磨損曲線圖，從而有助于維護和安全規劃。 除了匯集歷史振動數據以外，捕獲與電源、溫度、日期、時間、采樣速率、報警設置和濾波相關的條件數據也具有較大價值。

接口

接口取決于特定廠房中的現有基礎設施。 在某些情況下，有多種工業電纜通信標準（如以太網、RS-485）可供選擇，因此，智能傳感器與通信系統之間的接口可能是一個嵌入式處理器。 在其他情況下，相同的嵌入式處理器可用來連接智能傳感器與現有無線協議，比如Wi-Fi、ZigBee或特定系統標準。 有些智能傳感器（如面向遠程傳感器的ADIS16000無線網關和ADIS16229）配有開箱即用的無線接口，通過常見的嵌入式接口（如SPI或I2C.）即可使用。

結論

MEMS慣性技術迎來了一個嶄新的振動監控時代，并為此類儀器儀表贏得了更廣泛的用戶群體。 性能、封裝和熟悉度可能有利于壓電技術繼續發揮作用，但顯然振動監控正在發展和進步。 通過先進的功能集成和出色的適應能力，MEMS器件在新型振動監控應用中獲得了越來越多的關注。 檢測點的高級信號處理技術帶來了巨大便利，使大多數情況下的監控負擔簡化為一種簡單狀態（正常、報警、臨界）。 此外，通過便利的通信通道實現的遠程數據存取功能則為振動監控儀器創造了新的應用機會。 放眼未來，關鍵性能指標（噪聲、帶寬和動態范圍）的發展，再加上高度的功能集成，必將促使這種趨勢繼續向前發展。

作者

       Mark Looney is an applications engineer at Analog Devices in Greensboro, North Carolina. Since joining ADI in 1998, he has accumulated experience in high-performance inertial MEMS technology, sensor-signal processing, high-speed analog-to-digital converters, and dc-to-dc power conversion. He earned a B.S. (1994) and M.S. (1995) degree in electrical engineering from the University of Nevada, Reno, and has published numerous technical articles. Prior to joining ADI, he helped start IMATS, a vehicle electronics and traffic solutions company, and worked as a design engineer for Interpoint Corporation.