欧时课堂 | 如何构建工业生产中的预见性维护原型？
你知道每年的意外停机会使制造业损失近500亿美元吗 ？你知道工程42%的停机时间是由设备故障引起的吗 ？
智能制造是工业4.0智能工厂的核心，而设备维护则是保障智能制造正常运行的关键。预见性维护的相关技术正在飞速发展，其解决方案可以帮助企业在恶劣的工厂环境中识别受损的机器并避免意外故障。
本期欧时课堂将带大家了解预见性维护的基本概念，以及如何使用意法半导体的SensorTile无线工业节点在生产中构建预见性维护原型，以此在工业4.0中实现高效的智能制造。
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什么是预见性维护？
Predictive Maintenance
预见性维护（PdM），又叫预测性维护，是一种常见的工业技术，用于识别与高价工业资产相关的潜在故障——包括泵、压缩机和电动机。它专门使用与设备状态相关的实时数据来显著降低故障率，充分延长设备使用寿命，确保整体系统安全可靠。
不过，过于频繁的预见性维护也会让工厂面临因长时间停工造成的成本增加问题，伴随而来的还有高昂的维护成本。近几年随着无损测试技术和预见性建模算法的出现，工厂能够准确预测需要维护的时间，大幅降低因停机造成的成本损耗。
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SensorTile无线工业节点
Wireless Industrial Nodes
通过专用传感器连续监控设备状态的做法常被称为状态监测（CM），这也是预见性维护的重要组成部分。
意法半导体的STEVAL-STWINKT1是一款用于工业物联网设计的快速原型设计套件，特别适用于预见性维护和状态监测应用，它的板载嵌入式传感器可实时测量各类状态参数，而收集到的数据经分析用于识别任何异常状况。
STEVAL-STWINKT1套件包含STWIN核心板、保护性塑料外壳、480mAh锂聚合物电池以及编程电缆。随附的STLINK-V3MINI是一款用于调试和编程的独立探针，可通过核心板上1.27mm间距的STDC14连接器和随附的编程电缆连接。
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STEVAL-STWINKT1的功能
The Function
STWIN核心板上装满了用于感应、处理、连接和安全功能的组件，组成了一种高级工业物联网解决方案，下面我们将分别探讨它们的功能。
STEVAL-STWINKT1框图
A
感应
振动分析是用于识别机器失调和失衡等故障的常见状态监测方法。每一种故障都有特定的频域范围，低频率范围的故障通常是失衡、失调和机械松动，而轴承问题和变速箱故障则出现在中频和高频范围。
STEVAL-STWINKT1采用各类工业级MEMS传感器，包含运动传感器、相对湿度和温度传感器、数字绝对压力传感器和低电压数字局部温度传感器。这些传感器经测试可耐受恶劣的工作条件，并具备工业应用所需的高品质性能。
B
处理和安全
STWIN核心系统板的处理单元为超低功率微控制器，它基于超低功率Arm Cortex-M4 32位RISC内核，工作速度高达120Mhz，并且包含640Kb SRAM和2MB闪存。
Cortex-M4内核的主要特征有单精度浮点运算单元（FPU）、数字信号处理（DSP）和存储保护（MPU)单元。在安全方面，该板采用 STSAFE-A100安全元件进行验证和数据管理。
C
连接
STWIN核心板采用蓝牙低能耗应用处理器模块SPBTLE-1S提供无线通信功能。该模块符合蓝牙规范V4.2，并且形状规格小。它结合了无线电、嵌入式陶瓷天线和高频振荡器，提供完整的射频平台。
凭借BLE连接功能，您可在APP的仪表盘上监控并记录传感器数据。此外新版本的蓝牙低能耗模块BlueNRG-M2也已上市，可用来开发用于工业应用的定制板。它支持蓝牙V5.0，并完全兼容STEVAL-STWINKT1自带的软件包。
在过去，人们通常是被动地使用周期性检修和预防性维护，来防止生产设备失效；而工业物联网的诞生，则让人们得以使用各种工业传感器套件实现预见性维护，避免生产的非计划性停机，提高了系统的整体性能，并降低生产成本。
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