Come prevedere le prestazioni dei cilindri? Manutenzione predittiva basata sui segnali di vibrazione

Come attuatore principale dei sistemi di automazione industriale, l'affidabilità dei cilindri influisce direttamente sull'efficienza della produzione. Secondo le statistiche, il 35% di Sistema pneumatico I guasti sono causati dall'usura del cilindro e improvvisi fallimenti possono causare la perdita di linee di produzione fino a decine di migliaia di yuan all'ora. La manutenzione regolare tradizionale ha il rischio di manutenzione eccessiva o ispezioni mancate, mentre la manutenzione predittiva basata sui segnali di vibrazione può catturare accuratamente i primi segni di usura e ottenere un intervento precoce di guasti.

1. Meccanismo di generazione dei segnali di vibrazione del cilindro

Fonti di vibrazione tipiche

Usura della tenuta a pistone: il danno all'anello di tenuta provoca perdite d'aria compressa, causando un movimento del pistone instabile (Frequenza: 10-100Hz)

Clearance della manica della guida: superando la tolleranza corrispondente provoca l'oscillazione dell'asta del pistone (Frequenza caratteristica: 50-300Hz)

Fuggire della valvola tampone: scarso scarico produce fluttuazioni di pressione ad alta frequenza (banda di frequenza: 500-2000Hz)

Parametri caratteristici del segnale di vibrazione

2. Tre metodi fondamentali di diagnosi di vibrazioni

Metodo 1: metodo di analisi delle caratteristiche del dominio del tempo

Scenario applicabile: screening rapido delle anomalie precoci

Indicatori chiave:

Valore RMS (quadrato medio radice): il 20% al di sopra del valore di base è un avviso precoce

Fattore di picco (CF):> 3,5 indica l'usura dell'impatto

Passaggi operativi:

Installare un sensore di accelerazione a tre assi nel punto medio della corsa del cilindro

Raccogli i dati di vibrazione per 10 cicli di lavoro

Calcola il punteggio z di CF e RMS (allarme se si discosta dalla linea di base di 3σ)

Metodo 2: tecnologia di demodulazione dell'involucro del dominio di frequenza

Scenario applicabile: individuare accuratamente i componenti difettosi

Principio tecnico: estrarre il segnale di modulazione attraverso la trasformazione di Hilbert e separare la frequenza caratteristica del cuscinetto/sigillo

Processo diagnostico:

La frequenza di campionamento è impostata su 5kHz

L'analisi dello spettro della busta viene eseguita sulla banda di frequenza 200-800Hz

Identifica le frequenze caratteristiche:

Velocità dell'asta del pistone × Numero di sfere (guasto del cuscinetto)

Frequenza di passaggio della coppia di attrito di tenuta (usura di tenuta)

Dati misurati: un cilindro di macchinari di imballaggio ha una banda laterale a 125Hz, che viene diagnosticata come usura della manica guida (la vibrazione è ridotta del 62% dopo la riparazione).

Metodo 3: Diagnosi intelligente dell'apprendimento automatico

Scenario applicabile: monitoraggio del cluster multi-cilindro

Architettura modello:

Livello di input: segmento di vibrazione 1s (comprese le caratteristiche del dominio della frequenza del dominio del tempo)

Livello nascosto: rete LSTM a 3 strati (128 unità di memoria)

Livello di output: classificazione del tipo di errore (precisione> 92%)

Percorso di implementazione:

Raccogli dati storici (500 gruppi di stato normale/usura ciascuno)

Miglioramento dei dati (Aggiungi rumore gaussiano per migliorare la generalizzazione)

Distribuisci il modulo di calcolo Edge

3. Guida alla costruzione del sistema diagnostico

Consigli di selezione dell'hardware