Insights essenciais sobre o campo avançado do monitoramento de condições

Novas tecnologias para monitorar, diagnosticar e prever a integridade das máquinas estão surgindo continuamente. Novos fornecedores de IIoT parecem aparecer no radar mensalmente. As tecnologias de sensores aparecem com menos frequência, mas novas opções para mensurandos industriais comuns tornaram-se uma área ativa de investimento. E, claro, não se pode perder todas as novas reivindicações, plataformas e ferramentas no mundo da inteligência artificial, que surgiram de uma forma ou de outra.

Este artigo é uma discussão contínua sobre a tecnologia IoT, feita por um tecnólogo em uma humilde tentativa de ajudar a informar, esclarecer e desmistificar novos produtos específicos para os setores de monitoramento de condições e manutenção preditiva.
 

Além da vibração?

A pergunta foi feita:por que não existem mais opções de sensores sem fio para sensores industriais comuns, como condições de óleo?

É uma pergunta justa. Parte da resposta está na disponibilidade de tecnologias de transdutores de sensores centrais. A explosão nas opções de sensores sem fio para vibração foi possibilitada não apenas por melhorias nos protocolos sem fio (como BLE), mas por acelerômetros MEMS de baixo custo e escala de chip que melhoraram o desempenho de medição de vibração. MEMS ajudou a permitir que empresas com competências em IoT, mas com menos experiência em medição de vibração tradicional, entrassem no mercado de monitoramento de condições industriais.



Embora um sensor que detecte vários indicadores de óleo ou lubrificação saudável, como presença de partículas ou umidade, acidez, TAN/TBN, viscosidade, etc., possa ser encontrado em um laboratório universitário, uma pesquisa de sensores de monitoramento de condições de óleo disponíveis comercialmente revela grandes gabinetes consumindo energia de fontes de alimentação de nível industrial (ou seja, 10 a 30 VCC), que não são particularmente compatíveis com transmissão sem fio.

Ainda assim, os fornecedores de IIoT estão tentando atender às necessidades de detecção da indústria adicionando topologias de “hub” de sensores ao seu portfólio de produtos de vibração sem fio. Esses hubs são basicamente pontes sem fio com portas para aceitar entradas analógicas adequadas para conectar e digitalizar saídas de sensores industriais comumente disponíveis. Esse recurso pode ajudar a expandir o conjunto de sensores disponíveis para um sistema de monitoramento de condições.

Os hubs IIoT disponíveis atualmente podem digitalizar sinais de sensores proporcionais à temperatura e umidade do óleo, pressão, sonda de temperatura, ultrassom, corrente e rotação da máquina, que são então transmitidos e exibidos através da mesma rede para aplicativos móveis ou em nuvem que os sensores de vibração do portfólio.



Figura 1. O hub sem fio da KCF Technologies (ESQUERDO) oferece portas de sensor IEPE, bem como tacômetro, ultrassom e qualidade/umidade do óleo. O hub Petasense WIFI (RIGHT) oferece portas que suportam ultrassom, corrente, pressão, vibração (triaxial e IEPE) e temperatura RTD.


Além disso, os fornecedores de IIoT podem ser vistos oferecendo ferramentas para manutenção de lubrificação, como coleta de dados de lubrificação e anotação de ações necessárias em painéis existentes juntamente com vibração.



Figura 2. Os serviços PdM orientados para lubrificação UpTimeWorks da Ijssel desenvolveram detecção de vibração sem fio com dados disponíveis junto com a manutenção de óleo nos mesmos painéis (ESQUERDA). O dispensador de óleo OPTIME C1 lançado recentemente pela Schaeffler é capaz de conexão sem fio para monitoramento de nível, comissionamento NFC e informações sobre tipo de óleo com dados disponíveis através dos mesmos painéis que exibem dados transmitidos do sensor de vibração (DIREITO).

Apesar destes desenvolvimentos, parece claro que a recolha de dados e a análise de amostras de petróleo continuarão a ser realizadas por especialistas qualificados, enquanto sensores e ferramentas IIoT são desenvolvidos para aumentar a eficiência – tal como acontece hoje em dia com a monitorização das condições de vibração.
 

O papel da IA — Já chegamos lá?

É difícil abrir um site ou plataforma de mídia social hoje em dia sem ver uma manchete sobre inteligência artificial (IA). Mas o que, neste momento, essa frase realmente significa, especialmente para a comunidade de manutenção industrial? Vários fornecedores de IIoT que entraram no mercado de monitorização de condições nos últimos cinco a 10 anos promoveram fortemente as capacidades de IA do seu sistema de detecção de vibrações. Essa capacidade foi a virada de jogo que muitos esperavam?

Para começar, vamos examinar um pouco mais profundamente os recursos descritos por alguns fornecedores, juntamente com alguns estudos de caso em que abordagens de engenharia de dados foram realmente aplicadas à manutenção preditiva.



Figura 3. Fornecedores sem fio que oferecem alguma forma de diagnóstico baseado em IA. DA ESQUERDA para A DIREITA – Symphony Industrial, Petasense, Nanoprecise e Augury.
 

As abordagens baseadas em dados podem ser diferenciadas do processamento clássico de sinais de vibração em vários aspectos. Estatísticas básicas podem ser aplicadas a uma forma de onda de vibração para criar vários "indicadores" de condição, cada um especificamente sensível a certos aspectos do comportamento da máquina.

A engenharia de dados também tentará criar indicadores de saúde, mas a partir de múltiplas fontes de dados. O diagnóstico será eficaz, em parte, ao revelar qual dos contribuintes foi o maior responsável pela mudança no indicador geral de saúde.

A colaboração entre os especialistas no assunto de ativos e os engenheiros de dados pode expandir a cobertura de falhas para anomalias além daquelas comuns aos equipamentos rotativos. Bons resultados também foram demonstrados quando abordagens de engenharia de dados são aplicadas a sinais de controle de processo existentes, sem aplicação de nova instrumentação.

Um espectro de vibração, quando visualizado por um analista experiente, pode revelar muito sobre o componente mais fraco de um motor ou bomba, mas esta prática de diagnóstico altamente visual não é facilmente dimensionável. Por outro lado, uma abordagem baseada em dados para diagnóstico de máquinas é repetível e escalável.

Depois de devidamente treinados, vários algoritmos de aprendizado de máquina funcionarão da mesma maneira todos os dias [1].



Figura 4. Um modelo de indicador de integridade derivado de vibração, pressão e volume de fluxo é usado para monitorar a integridade de uma bomba. Os indicadores contribuintes dominantes indicarão uma anomalia emergente diferente.
 

Duração da bateria, frontal e central

Uma pesquisa na web por literatura sobre a vida útil da bateria resulta em uma discussão considerável sobre VEs, mas apenas em informações preciosas e escassas sobre o papel e o comportamento das baterias para IIoT.

As próprias baterias são dispositivos complexos que armazenam e fornecem carga eletroquimicamente, o que não significa apenas que a capacidade de fornecer carga depende das condições ambientais, como a temperatura, mas também depende de outros fatores relacionados à aplicação. Todo proprietário de carro no norte dos Estados Unidos sabe que as baterias não gostam do frio. Mas quanto eles sabem sobre as maneiras pelas quais a corrente de carga pode afetar a capacidade da bateria, ou o que acontece com a capacidade se a bateria morrer completamente?

Revendo as especificações dos produtos de sensores de vibração sem fio, fica claro que o desempenho depende das condições operacionais e da aplicação específica. Mas a interpretação das condições por vezes vagas aplicadas às especificações de duração da bateria pode não ser fácil.



Figura 5. A capacidade de uma bateria fornecer carga depende das condições de operação, como temperatura e carga de corrente média. Critérios de medição para testes de baterias, como tensão de corte ou profundidade de descarga (DOD), também são fundamentais para estimar a capacidade. (Crédito da imagem:Baterias Saft)

Em geral, para aplicações IIoT, as variáveis ambientais incluem a distância esperada de transmissão (potência de rádio), os muitos obstáculos metálicos na instalação (transmissão repetida devido a erros de recepção), a eficiência do protocolo de rádio e a quantidade de dados transmitidos. A medição de vibração, em particular, é uma medida diferente de todas as outras.

Analistas experientes gostariam de analisar eles próprios a forma de onda e, para máquinas com taxas de rotação mais lentas, isso pode significar medições de vibração de alta resolução com comprimentos de amostra de segundos, resultando em muito mais dados transmitidos do que apenas a temperatura atual.

Como seria de esperar, a carga total aumenta com o aumento da distância de transmissão devido ao maior gasto de energia para fazer a conexão ao gateway e transmitir dados. Os sensores de vibração são frequentemente configurados para transmissões limitadas em um período de 24 horas, o que também significa que o modo “suspensão” domina a corrente elétrica consumida durante esse período. Este consumo mínimo de corrente inclui fugas no circuito, que, nos semicondutores, aumenta com a temperatura.

Ambos os efeitos reduzirão a vida útil da bateria, exigindo mais carga para cada período de transmissão.

Dados de amostra de testes de campo de sensores de vibração sem fio mostrando a variabilidade da vida útil da bateria do sensor sem fio podem ser vistos nos dados abaixo. A carga total consumida durante um período de 24 horas em diversas condições revela um aumento na carga consumida tanto com a distância quanto com a temperatura operacional.



Figura 6. Alguns resultados preliminares de testes de campo de vários sensores de vibração sem fio. A carga total consumida, conforme esperado, aumenta com a distância de transmissão e a temperatura operacional.
 

Resumo

A adição de recursos de IIoT à caixa de ferramentas PdM oferece ao provedor de serviços medições mais frequentes para ajudar a monitorar de perto máquinas que não são seguras ou são difíceis de acessar manualmente. Os dados recolhidos através da IIoT também são mais acessíveis remotamente e de forma conveniente para análise, e podem ser alimentados em plataformas avançadas de processamento de dados para combinação com dados de outros sensores, resultando numa visão de diagnóstico mais abrangente.

Como acontece com qualquer ferramenta complexa, é virtualmente impossível entender o desempenho de qualquer uma dessas tecnologias em seu ambiente sem um estudo piloto de algum escopo. A curadoria dos sistemas disponíveis com um estudo em papel das especificações do sistema antes de comprar qualquer equipamento pode ser um bom investimento, especialmente se você não estiver familiarizado com os pontos fortes e limitações da nova tecnologia.


[1] Supondo que o modo de operação básico da máquina não mude. Condições consistentes também são necessárias para uma tendência eficaz dos indicadores de condição de vibração.