利用边缘 AI 技术延长无线电机监测的电池寿命

人工智能 (AI) 一直是备受关注的话题。边缘应用是众多 AI 应用之一，可加强对机器人、转动机械及其电机的基于状态的监测(CbM)。借助无线报告，边缘 AI可以分析与机器健康和性能有关的关键数据，以便进行预测性维护，并在必要时发出警报。在边缘执行监测功能可减小功耗和延迟，同时优化可用带宽的使用。

对于一个有效到系统，要实现这种边缘 AI CbM 功能，需要精心选择并集成一套支持多种传感器输入的组件，包括加速度计、AI 处理器和电源管理。

本文将探讨运动监测方面的挑战。然后，介绍一个使用 Analog Devices 的模拟、数字和混合信号集成电路来实现这一功能的边缘 AI 实例。以一个使用无线连接振动评估套件的电池供电型系统为例，完整地展示了该系统的设计、功能与实现。

电机监测挑战

在机器生命周期的早期进行有针对性的预测性维护，可降低生产停机风险。这样做会提高可靠性，显著节约成本并提高工厂的生产率。

在大多数可监测的转动机器参数中，振动是最常见也是最有价值的参数。虽然振动并不难测量，但要有意义地使用并报告这些数据，则需要进行数据分析、先进的算法和有效的连接方案。所有这些都必须以尽可能小的功耗完成，以最大限度地延长电池寿命。

为此，Analog Devices 开发出 EV-CBM-VOYAGER4-1Z Voyager4 无线振动评估套件（图 1）。该套件提供了一个完整的低功耗振动监测平台，让设计人员在机器或测试装置上快速部署无线解决方案。该平台采用边缘 AI 算法来检测电机的异常情况，并触发机器的诊断和维护请求。

Voyager4 的直径为 46 mm，高 77 mm，底座上有一个 M6 螺纹孔，用于安装螺柱或粘接电机外壳。该套件采用铝制底座和壁装式外壳。为避免对蓝牙低功耗 (BLE) 链路的天线造成屏蔽，该套件使用了 ABS 塑料外壳。

BLE 和边缘 AI 微控制器单元 (MCU) 印刷电路板（PC 板）垂直安装，且电池固定在支座上。微机电系统 (MEMS) 传感器和电源电路板放置在底座上，靠近待监测的振动源。

在典型的无线电机监测系统中，传感器的工作占空比非常低。传感器会在预定的时间间隔内被唤醒，然后测量温度和振动等相关参数，并将数据传输回用户端进行分析，以便采取相应的措施。

相比之下，Voyager4 系统则利用边缘 AI 检测技术来限制高耗电无线电的使用。当传感器被唤醒并测量数据时，只有当 MCU 检测到异常时才会将数据发回用户。这样，电池寿命至少可延长 50%。

Voyager4 系统的核心器件是 ADXL382-2BCCZ-RL7，这是一款 16 位、8 kHz 三轴数字 MEMS 加速计集成电路（图 2，左），专门用于采集振动数据。

图 2：所示为 Voyager4 系统核心的决策路径。（图片来源：Analog Devices）

原始振动数据通过路径 (a) 到达 MAX32666GXMBL ，这是一款集成了 BLE 无线电和 Arm® Cortex®-M4F DARWIN MCU 的芯片。这些数据用于训练边缘 AI 算法。然后，数据通过 BLE 无线电链路发送给用户（也可通过 USB 端口发送）。

经过 Voyager4 的初始训练阶段后，振动数据可遵循路径 (b)，MAX78000EXG MCU
的边缘 AI 算法将利用这些数据预测机器运行情况：故障或健康。如果数据显示健康，则无需使用 MAX32666
无线电，从而节省大量电池电量，Voyager4 传感器的运行可遵循路径
(d)。与此同时，加速度计也会返回睡眠模式，从而节省电能。但是，如果算法预测出错误或可疑的振动数据，系统就会遵循路径 (c)，通过 BLE
向用户发送振动异常警报。

加入 IC，完善整体设计

完整的 Voyager4 系统包括加速度计、AI、电源管理、瞬态保护、数据完整性和无线连接集成电路（图 3）。除了 ADXL-832 MEMS 加速计之外，还通过超低功耗、14 位、100 Hz ADXL367BCCZ-RL7 三轴 MEMS 加速计在发生重大振动或撞击事件时将 BLE 无线电从深度睡眠模式唤醒。这种唤醒设备的功耗仅为 180 nA，有助于大幅节省功耗。

图 3：完整的 Voyager4 系统组合了加速度计、AI 以及其他处理器、电源管理、瞬态保护、数据完整性和无线连接集成电路。（图片来源：Analog Devices）

使用两个加速度计看似多余，但每个加速度计都发挥重要作用。性能较低的超低功耗型 ADXL367 可用于持续检测并启用唤醒功能，而精确度较高的 ADXL832 则提供高精确度、高速数据。

在信号路径管理方面，该系统采用了 ADG1634BCPZ-REEL7 模拟开关。这是一款 4.5 Ω、四电路、2:1 单刀双掷 (SPDT) CMOS 器件，用于将 MEMS 的原始振动数据路由至 MAX32666 BLE 无线电或 MAX78000 AI MCU，其中 BLE MCU 用于控制开关。

MAX32666 BLE MCU 还连接了其他几个外设，包括用于监测电池电流的 MAX17262REWL T LiFePO 4 /Li-ion 电量计 IC。MAX32666 可通过 Future Technology Devices International (FTDI) 的 FT234XD-RUSB 至基本串行 UART 接口 IC，使用 BLE 或 USB 将 ADXL382 MEMS 原始数据流传输到主机。

在电气方面，MAX3207EAUT T 瞬态电压抑制 (TVS) 二极管阵列的电容仅为 2 pf（可忽略不计），提供符合人体 (HBM) 和气隙模型测试要求的 ±15 kV 保护。在数据完整性方面，DS28C40ATB/VY T 安全验证器提供了一套核心加密工具，这些工具源自集成的非对称 (ECC-P256) 和对称 (SHA-256) 安全功能。

先进的电源管理可实现最低消耗

电源管理的细节说明了在 Voyager4 运行的多个电源阶段中，电池寿命是如何受到影响的。这种管理的核心是多用途 MAX20355EWO 电源管理集成电路 (PMIC)。这是一款集成了电源线通信、升降压转换器以及专有 ModelGauge 电量计的器件。

该 IC集成了两个超低静态电流降压稳压器、三个超低静态电流低压差 (LDO) 线性稳压器。每个 LDO 和降压稳压器的输出电压均可单独启用和禁用，每个输出电压值均可通过器件的 I^2^C 接口设定。BLE 处理器可针对不同的 Voyager4 运行模式启用或禁用单个 PMIC 的电源输出。该 IC 采用 MAX38642AELT T 提供附加电源，这是一款可调的单输出、正压降压稳压器，可提供高达 350 mA 的电流。

在运行过程中，Voyager4 的功能取决于 BLE 和 AI 工作模式，以确定 MAX32666 和 MAX78000 的激活或非激活模式，这对于最大限度降低总体功耗具有决定作用（图 4）。

*图 4：为了将总体功耗降至最低，Voyager4 会根据 BLE 和 AI 的运行阶段，在激活和非激活状态之间切换其电源模式功能。（图片来源：Analog Devices） *

例如在训练模式下，BLE MCU 必须首先在 BLE 网络中广播其存在，并与网络管理器连接。然后，Voyager4 通过 BLE 网络将 ADXL382 MEMS 的原始数据传输至用户 PC，用于训练 AI 算法。

当评估套件在培训模式下工作且BLE 处于活动状态，每小时进行一次广播、连接和数据传输时，其耗电量约为 0.65 毫瓦 (mW)。如果
Voyager4 传感器在 AI 模式下工作，即使传感器每小时激活一次，功耗也会降至 0.3 mW。测试数据显示，无需传输原始 BLE
数据的传感器可减少高达 50% 的功耗（图 5）。

图 5：无需传输原始 BLE 数据的传感器可减少高达 50% 的功耗。（图片来源：Analog Devices）

由于功耗仅为 0.3 mW，因此使用单节 1500 毫安时 (mAh) 电池，电池使用寿命可达两年；使用两节 2.6 安培时 (Ah) 的
AA 电池，则使用寿命可达七年以上。为达到最长使用寿命，这些 AA
电池应选用专为低基准工作电流而设计且仅需周期性脉冲的类型。在这种条件下，这些设备至少可以运行 5 年，而某些高端版本可提供 20 多年的电力。

还需要进行机械模态分析

设计合适的机械外壳需要进行模态分析，用于了解被监测结构的振动特性。通过分析，可深入了解设计的固有频率和法向模态（相对变形）。

模态分析的主要目的是避免产生共振，即结构设计的固有频率与外加振动载荷的固有频率紧密匹配。对于振动传感器来说，外壳的固有频率必须大于
MEMS 传感器测量到的外加振动载荷的固有频率。对于 Voyager4 来说，X、Y 和 Z 轴的 3 分贝 (dB) 带宽为 8
kHz，因此传感器外壳在低于 8 kHz 时不应有任何明显的共振。

采用 ANSYS 和其他模拟工具进行分析，并辅以适当的插件。通过这些工具，可以探索几何形状、材料选择和机械装配对传感器外壳频率响应特性的影响。分析结果表明，传感器外壳的质量、刚度和固有频率是相互关联的。

Voyager4 传感器组件的仿真外壳底部和中段使用 3003 铝合金，盖子使用 ABS-PC 塑料。模态分析的仿真结果显示，在相关频率范围内出现了 14 个模态结果。

有几种模式最初引起了关注，但在进一步研究后被认为没有问题（图 6）。模式 1（图
6，左）位于底座处，远离传感器电路板；这种轻微共振应该不会影响 ADXL382 MEMS 的性能。模式 7（图 6，中间）在频率约为 7 kHz
时出现在 z 轴上（垂直）。虽然这种模式对外壳垂直侧壁的影响有些明显，但对底座本身的影响影响并不强烈。

模态仿真结果表明，任何模态都不会对位于外壳底座上的 ADXL382 传感器电路板产生明显影响，而且 8 kHz (3 dB) 的相关带宽也不会产生明显的机械共振。

图 6：机械模态分析表明，两个被认为可能存在问题的机械共振不会成为问题（模态 1（左）和模态 7（中））；这些结果在振动台测试中使用的 Voyager4 得到了证实（右）。（图片来源：Analog Devices）

仿真结果通过放置在模态激振器上的 Voyager4 传感器进行了验证，具有恒定的 0.25 峰值 ( g ) 输入振动，频率扫描范围为 0 至 8 kHz。观察到的 Voyager4 传感器频率响应在 ±1.5 dB 范围内，最高频率为 8 kHz（图 6，右侧）。

结语

AI 可以带来切实的好处，例如当在机器人、转动机械及其电机的 CbM 中使用时，可延长电池使用寿命。要在一个有效的系统中实现这种边缘 AI
CbM 功能，需要精心选择、集成一系列组件。借助具有无线功能的 EV-CBM-VOYAGER4-1Z 评估套件，带有嵌入式 AI 硬件加速器的
Analog Devices MCU 可用来快速开发 CbM 边缘 AI 解决方案。

审核编辑 黄宇