【導讀】工業設備市場的許多企業都希望采用人工智能和機器學習技術幫助他們最大程度減少意外的服務中斷，防止其產品、產線和服務受到影響。這種想法的緣由顯而易見：減少意外停機時間能夠提升運營效率，實現效益最大化。
引言
工業設備市場的許多企業都希望采用人工智能和機器學習技術幫助他們最大程度減少意外的服務中斷，防止其產品、產線和服務受到影響。這種想法的緣由顯而易見：減少意外停機時間能夠提升運營效率，實現效益最大化。市場分析公司Aberdeen在2016年發布的一份研究報告表明，企業停擺一小時的平均成本高達26萬美元1。OEM可以通過為工業系統增加測量和分析性能數據的智能功能，幫助客戶實施預測性維護（PDM）系統，從而識別和更換故障的系統組件（例如工業機器人中使用的電機），以免它們出現故障而中斷生產。
為了幫助工業設備OEM廠商在其產品中實現PDM功能，萊迪思半導體開發了用于工業自動化系統的萊迪思Automate解決方案集合。萊迪思提供各類低功耗FPGA，作為一種可重新編程的芯片，它可執行數據處理或協處理功能，構建用于PDM應用的AI/ML推理模型。為簡化和加快基于萊迪思FPGA的PDM系統的開發，Automate包括了軟件工具、工業IP核、模塊化硬件開發板、軟件可編程的參考設計和演示，輕松設計具有PDM功能、可擴展的多通道電機控制應用。圖1展示了基于萊迪思Automate 解決方案集合設計的具有預測性維護功能的電機控制系統。
圖1. 基于萊迪思Automate 解決方案集合設計的具有預測性維護功能的電機控制系統，可用于工業自動化應用
Automate包括了一個PDM多通道電機控制參考設計，采用了業界常見的電機電流信號分析（MCSA）技術。在萊迪思的解決方案中，克拉克變換將來自三相電機的電流轉換為兩個信號。轉換后的電流變成α電流和β電流。對于正常運行的健康電機來說，α電流和β電流相隔90度。在 x-y坐標系平面中，點的軌跡構成一個圓。在下文中，我們將展示電流或負載不平衡引起的各種軌跡圓的變形。
本文使用了在FPGA的RTL中實現的無傳感器空間矢量脈寬調制（SV_PWM）技術來驅動一個三相無刷直流（BLDC）電機。SV_PWM控制信號驅動Trenz TEP0002電機驅動板，該開發板實現了霍爾電流傳感器，并連接電機以檢測電機繞組電流。板載ADC將霍爾電流傳感器的輸出數字化，因此該參考設計可以讀取和控制用于電機控制和PDM的 ADC。電流以每秒0.8 MS/s的速率進行采樣。
使用克拉克變換（方程 1）將三相（A、B和C）電流（圖 2）轉化為α電流和β電流，如圖3所示。
圖2. 三相電機電流（IA、IB和IC）
圖3. 克拉克變換的輸出Iα and Iβ
觀察Iα和Iβ可以發現它們類似于cos和sin函數。事實上，當它們在x-y坐標平面上繪制函數圖像時，結果就是一個圓（圖 4）。
圖4. Iα和Iβ的X-Y平面圖像
該參考設計可以對固定的軸旋轉次數采集電機繞組電流快照（默認為50轉的快照）或用戶選擇更長時間段內的繞組電流快照。在應用克拉克變換之前，電機電流的信號處理包括峰值檢測和歸一化以及移動平均濾波器。這種自適應的功能適用于各類電機和各種功耗級別的PDM。
萊迪思Automate解決方案集合的PDM解決方案包括了一種專有算法，該算法將圓的數據（如圖6所示）折疊為一個具有更高特征集中度的較小的數據集，之后才使用PDM AI引擎對其進行處理。PDM AI引擎已經使用包括正常的和不正常的電機數據在內的10000多個模型進行了訓練。
不正常的電機數據類型1——繞組電流較高
該類數據集代表了由于電機繞組過熱或燒毀造成的早期電機故障。通常情況下，由于制造公差或電機驅動器故障，一個繞組會先于其他兩個繞組發生故障。將電阻分別與兩個“正常的”繞組串聯，可以很好地模擬這種故障模式。圖5顯示了模擬繞組A中“短路”的情況。圖6展示了這種情況下產生的折疊圖像和原始圖像。該圓已變形為長軸在x軸上的橢圓。表1總結了三個電機繞組高電流導致的變形。
圖5. 電機繞組A的高電流
圖6. 繞組A電流較高情況下電機的PDM圖像（Bad_Robot_D.jpg）
出現高電流的繞組相應的Iα – Iβ坐標圖
A長軸在X軸上的橢圓
B長軸在45°的橢圓
C長軸在135°的橢圓
表1. 電機繞組短路時的PDM圖像總結
不正常的電機數據類型2——繞組電流較低
有幾種情況會導致單個繞組電流過低。例如，大功率電機中的連接部分可能會被腐蝕或有松動，從而導致在電流到達電機繞組之前I-R電壓下降。此外，其中兩個繞組可能會先于第三個繞組出現故障，或者電機驅動在其中一相變弱。同樣，我們可以將一個電阻與“不正常的”電機繞組串聯來模擬這種故障，如圖7所示。圖8表明圓發生變形，變為長軸在135度的橢圓。表2總結了三個電機繞組低電流導致的變形。
圖7. 電機繞組B阻抗增大
圖8. 繞組B電流較低情況下電機的PDM圖像（Bad_Robot_B.jpg）
出現低電流的繞組相應的Iα – Iβ坐標圖
A長軸在90°的橢圓
B長軸在135°的橢圓
C長軸在45°的橢圓
表2. 電機繞組低電流下的PDM圖像總結
不正常的電機數據類型3——負載不平衡
第三類故障同樣使用MCSA來檢測電機上機械負載的不平衡。出現負載不平衡時，轉動慣量不均勻并圍繞轉子軸擺動（類似于陀螺在倒地前的擺動）。當轉動慣量繞電機軸擺動時，繞組或多或少地會消耗更多與擺動同步而非與電機轉速同步的電流。為了模擬這種情況，可以將一個不平衡的慣性輪固定在電機軸上，并在電機達到運行速度后采集數據。圖9顯示了負載不平衡的電機的PDM圖像。電源管理有問題也可能導致相同類型的圖像。
圖9. 安裝了不平衡的慣性輪的電機PDM圖像
正常的電機數據——負載平衡電流平衡
那么正常電機的運行特征是如何呢？圖10展示了未連接任何電阻而是一個平衡的慣性輪的電機的PDM圖像。在60°、170°和290°（大約相隔120°）方向與完美的圓有一些細微的偏差。這是SV_PWM從一相轉換到下一相重疊的結果。
圖10. 電流和負載都平衡時的電機PDM圖像
結論
用于工業電機控制系統的預測性維護功能通過最大程度減少意外故障導致的系統停擺，極大降低了運營成本。萊迪思Automate解決方案集合擁有快速輕松實現PDM所需的硬件和軟件工具，并使用行業標準的MCSA解決方案，為許多工業應用（包括機器人）中常用的BLDC電機保駕護航。
(來源：萊迪思)
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