数据采集愁秃头?寰球来解忧!

2020-07-30 14:59:47 admin 11

数字时代,人人都在谈大数据。它和企业的依存关系是怎样的呢?让我们看看一些工业场景。

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当我们为设备配置一些监测工具,可以个性化监测设备的温度、运行时间、功率等数值变化,结合历史故障信息和实时数据记录等来诊断设备的健康状况

当我们打开电脑,可视化系统会显示生产车间的实时生产情况,结合对关键设备和部件的实时监测信息,规避一些生产的安全隐患和突发停机风险

当我们打开移动设备,可以在APP上填写、上传巡检时的信息;设备故障时,通过大数据的挖掘和分析可以对故障进行预测和精准定位……

通过上述场景不难发现,工业大数据简单来说是通过对数据进行分析挖掘,实现数据“增值”。而这过程中,数据的采集是工业大数据应用系统的基础。数据的数量和质量关系着最终的效果,而这和数据采集方法密不可分。以设备数据为例,而常见的数据采集方法一般以下有几种:

  • ●人工录入数据

  • 企业自行设置的一些数据如工序名称、产品编码等,需要通过人工录入获得。

  • 系统自动生成数据

  • 生产过程中的部分数据,如工序开始操作的时间、结束时间、设备状态等数据,可以通过联网设备系统自动收集。

  • 传感器采集数据

  • 关于设备的一些物理变量信息,如温度、湿度、电流、转速等,通过传感器能够将这些信息转化为数字信号,再传送到边缘端进行数据处理。

然而实际生产中,人工录入数据数量有限,且容易出错;设备的数据接口各异,很难协调统一;而传感器,尤其是MEMS振动传感器的广泛应用,一定程度上解决了工业数据采集困难问题。

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而在数据采集时,我们选择振动传感器,优先考虑以下几个问题:

  • 频率范围

  • 在选择振动传感器时,频率上限稍高于被测结构的振动频率即可。

  • 灵敏度/量程

  • 要测量的振动的最大振幅决定了能使用的传感器的量程。对于标准应用,典型ICP®传感器的灵敏度是100mV/g(对应量程为50g)。

  • 现场的环境因素

  • 环境因素如湿度、温度等会影响传感器的正常运行,尤其是温度会影响传感器的灵敏度。因此,选择传感器时需要考虑实际测点位置的环境因素。

寰球推出MEMS振动传感器系列,带有MEMS芯片,兼具性价比、性能与稳健性,能将设备运行情况转化为可用输出信号,实现All in One的趋势要求,已应用在数据采集及系统当中。

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从设备到企业,从企业到行业;从数值到数据,从数据到应用,寰球愿与您携手,共同拥抱新时代。

标签: 数据 传感器
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