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        淺談自動化沖壓線預測性維修(二)

        淺談自動化沖壓線預測性維修(二)

        Aug 08, 2022

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        轉發自:專題報道

         

        文/劉龍傳,方安勇,王飛宇,一汽一大眾汽車有限公司成都分公司

         

        采集的數據分類穩壓電源的模擬量電壓實時采集電源模塊原始備件只有一個數字量的開關信號告知我們當前的電源模塊是否處于正常工作的狀態,對于電源模塊的內部狀態、工作情況,比如整流電流

         

        輸出電壓模擬量數值等都無法進行分析,如果能采集到輸出電壓的模擬量實時值,就可以分析到在供電過程中是否出現了電壓值過高或者過低的波動情況

         

        針對過高的情況我們可以提前采取預防性的手段,比如在輸出端口增加浪涌抑制器,就可以有效的濾除輸出電壓過高的情況;

         

        而經常性的電壓被拉低,我們可以采用增加冗余電源來防止低壓導致的配件損壞。

         

        通過增加電源模塊的監控分析,采取有效的技術手段,來預測電源模塊的運行壽命,使用后電源模塊的故障率降低了46%。

         

        液壓系統的液位、壓力、溫度、量實時數據采集在板料沖壓成形的過程中液壓拉伸墊工作的好壞將決定著板料的成形質量,進口沖壓線液壓拉伸墊組成復雜,由1個中心缸和8個擠壓缸組成,中心缸上有3個德國MOOG品牌伺服閥

         

        每個擠壓缸上都有一個MOOG 的伺服閥,通過伺服閥精確調整系統的壓力,從而得到完美的成形壓力,而整個液壓系統龐大,一個簡單的單向閥出現故障,并不會引起設備的停機,但會在成形的過程中對沖壓件的質量產生影響。

         

        因為液壓系統的復雜(圖40以及本身并不智能化,導致了沖壓件成形中受到很多未知因素的干擾,從而造成制件的質量不穩定

         

        針對這種情況,在液壓回路中增加大量帶℃一凵NK功能的壓力、溫度、流量傳感器通過℃一凵NK總線將實時的數據采集回PLC

         

        通過c #語言的編程將這些數據采集回數據庫,在數據庫內進行多維度的綜合分析,最終建立分析預測模型,如圖5所示。

         

        通過這樣的方式,液壓拉伸墊變得智能化,將分析的方法形成程序在運行中實時的計算,任何一個液壓元件出現了問題,自己都可以有效的分析出來,并通過人機界面,將預測結果輸出。

         

        動力供電的電壓、電流的波動情況的數據采集專題報道 Features

         

        或執行機構的損壞,但是因為沒有對動力電壓值的反饋監控,導致當出現缺相或者電壓值不穩定時,只能等到最后電機損壞時,才知道供電電壓的不穩定

         

        因此加入動力電壓和電流的實時數據采集,不僅可以實時分析出動力供電質量的好壞,同時也可以根據電流波動的情況分析出負載的健康狀況

         

        根據數據的趨勢變化就可以提前預測設備的未來運行狀況。

         

        動力電采集模塊,支持4g網絡,支持網絡透傳

         

        傳動系統的振動和溫度數據實時采集

         

        壓機的傳動系統、結構負載、壓機傳動經過主電機一飛輪一高速軸一二級傳動軸一偏心輪一曲柄連桿一4 個壓力點

         

        通過4個壓力點與滑塊進行連接,帶動滑塊進行往復運動,在這動力的傳遞過程中,要經過偏心齒輪的傳動,經過種類繁多的各類軸承

         

        在這個過程中,一旦軸承或者齒輪出現磨損都將嚴重影響動力的傳遞效率,造成沖壓件質量缺陷的不固定產生。

         

        而且,因為齒輪傳動箱內部零件尺寸大、重量大,一個簡單的軸承問題,都可能導致幾天的停機時間,嚴重的影響生產效率。

         

        針對這個問題在重點的軸承和齒輪傳動位置,布置振動檢測傳感器,傳感器實時檢測傳動系統的振動情況,通過時域和頻域的轉換,分析不同倍頻下的曲線特征,如圖6所示。

         

        同時,計算不同參數下的軸承標準振動頻率曲線,將實時的曲線和標準曲線進行對比,分析出異常振動的來源可以在故障還沒出現的初期,掌握到齒輪箱內部的傳動異常,如圖7所示。

         

        這樣可以提前發現設備的運行異常點,提前找到沖壓件成形中的異常工作點同時可以根據振動曲線異常的嚴重程度提前準備備件和制定精確的更換時間,伴隨著數據的不斷豐富和準確的清洗,預測的準確性也將大幅度提高

         

        結束語

         

        伴隨著智能制造的越來越深入,每個領域的數據分析將走向專業化、定制化,智能監控的設備加上5G網絡的加持,智能云端平臺將隨時隨地進行實時分析,為相關領域提供預測服務。

         

        自動化沖壓線在這種預測分析模型不斷建立的過程中,維護的成本也將大幅度降低,未來設備的自診斷功能將逐漸精確與智能輔助技術人員作出判斷,同時提高生產效率,降低維護成本。

        淺談自動化沖壓線預測性維修(一)
        汽車自動化沖壓車間規劃(一)
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