SL-PREDMNT-S2C

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Vibration, ultrasound and environmental sensor nodes for condition monitoring with Wi-Fi and cellular connectivity to cloud applications

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解决方案说明

 

在预测性维护框架下,状态监测在智能工厂和工业4.0战略中发挥着重要作用 - 智能传感器节点收集振动、超声波和环境数据,然后通过Wi-Fi或蜂窝网络连接传输到一个中心数据湖或云服务进行共享和分析。

关键振动数据由超低功耗的高性能STM32L4 +微控制器在本地处理 - 结合6kHz IIS3DWB振动传感器的3轴加速数据和IMP23ABS1麦克风传感器的超声数据(可达80kHz) - 以便生成频率和时域分析(快速傅里叶变换(FFT)、均方根(RM),以及峰值加速度)等信息。环境压力、温度和湿度数据也由节点上嵌入的LPS22HB和HTS221传感器采集。

MCU和传感器非常低的功率要求支持使用由STBC02电池充电器驱动的紧凑型电池供电节点。

STM32L4+微控制器支持通过附加Wi-Fi模块(如Inventek ISM43362.M3G-L44)或蜂窝调制解调器(如Quectel BG9,它支持通过塑料Micro-SIM(3FF)实现LTE Cat M1和NB-IoT连接)进行无线数据传输。

开发自己的状态监测算法,用于边缘处理和事件可视化

为了部署节点、图示数据和配置触发条件(作为端到端解决方案的一部分),意法半导体提供一个功能强大的直观型云平台(DSH-PREDMNT),用于对状态监控数据进行记录、可视化和分析。您可以使用仪表板绘制实时和历史数据图形,监测关键工作条件(如运行温度),并设置当关键参数超过可接受限值时的自动预警阈值。一旦收集并下载了数据,就可以开发自己的边缘处理和事件可视化算法。

  • 主要产品优势

    STM32L4R9ZI - 超低功耗MCU + 高速EEPROM

    超低功耗微控制器基于超低功耗Arm Cortex-M4 32位RISC核心,采用单精度浮点单元(FPU)、数字信号处理(DSP)和内存保护(MPU)单元。该MCU允许以最大ODR处理高速传感器数据流,2MB的Flash存储器可以运行机器学习算法进行异常检测

    IIS3DWB - 超宽带宽振动传感器

    超宽带宽(高达6kHz)、低噪声、3轴数字振动传感器无论是性能还是成本方面都非常适合对频率可达6kHz的应用进行振动分析。

    LPS22HB和HTS221 - 高精度环境传感器

    LPSSHB数字压力传感器和HTS221相对湿度与温度传感器满足综合状态监测场景的数据要求。

     

    MP23ABS1 - 宽带MEMS麦克风

    频率可达80kHz的宽带模拟MEMS麦克风允许对超声频率范围内的振动数据进行采集和分析。

  • All Features

    • 采用高性能、超低功耗STM32L4+微控制器对振动速度(RMS)、加速度峰值、FFT等形式的状态监测数据进行处理。
    • 得益于紧凑型MEMS模拟音频传感器(IMP23ABS1),可以使用工业三轴MEMS振动传感器(带数字输出(IIS3DWB)和超声波频率分析)进行振动检测。
    • 使用超紧凑的相对湿度和温度传感器(HTS221)和MEMS nano压力传感器(LPS22HB)进行精确的环境数据测量。
    • SL-PREDMNT-S2C是一个端到端通信框架,提供一个能够进化为预测性维护解决方案的状态监测平台。
    • 基于云的网页式应用程序(DSH-PREDMNT)可用于状态监测数据的记录、可视化和分析。