Der linke Fall beschreibt, wie wir mit unserem MEMS-Vibrationssensor den Zustand von Motoren überwachen und so eine vorausschauende Wartung ermöglichen. Der an einem Motor angebrachte MEMS-Vibrationssensor ist direkt entweder mit dem PL-R4 SENSOR, einem industriellen Raspberry Pi mit integriertem Mikrocontroller, oder mit rPL-vibration, einer drahtlosen Sensorbox, verbunden.
Dabei werden über 15.000 mittels rPL-Vibration in einem Abtastintervall von 50 Mikrosekunden abgetastete Datensätze drahtlos an einen rPL-Master gesendet. Wenn die Messhäufigkeit auf fünf Mal pro Tag eingestellt ist, beträgt die erwartete Batterielebensdauer 3 bis 5 Jahre. Wenn Rohdaten vom PL-R4 empfangen werden, werden sie sofort von Open-Source-Software wie SciPy verarbeitet, die mathematische Algorithmen wie FFT oder Hüllkurventransformation anwendet.
Nach der Darstellung und Auswertung der Ergebnisse werden die Datendateien dann an einen externen Server gesendet, in der Regel die Datenbank eines Kunden. Ohne die mechanischen Parameter der Motoren zu kennen, können unsere Algorithmen dennoch frühe Defekte genau erkennen, indem sie kontinuierlich defekte Indexwerte mit anfänglichen Vibrationsproben vergleichen. Da unserePL-R4-Motorzustandsüberwachungssoftware Open Source ist, können Kunden die Benutzeroberfläche und den Erkennungsalgorithmus frei anpassen oder zusätzliche Funktionen wie maschinelles Lernen hinzufügen.
