Cum să preziceți performanța cilindrilor? Întreținere predictivă pe baza semnalelor de vibrații

Ca actuator principal al sistemelor de automatizare industrială, fiabilitatea cilindrilor afectează în mod direct eficiența producției. Conform statisticilor, 35% din Sistem pneumatic Eșecurile sunt cauzate de uzura cilindrilor, iar defecțiunile bruște pot determina pierderea liniilor de producție până la zeci de mii de yuani pe oră. Întreținerea regulată tradițională are riscul de supra-întreținere sau inspecții ratate, în timp ce întreținerea predictivă pe baza semnalelor de vibrații poate capta cu exactitate semnele timpurii de uzură și poate obține o intervenție timpurie a defecțiunilor.

1. Mecanismul de generare a semnalelor de vibrație a cilindrului

Surse tipice de vibrații

Uzura de etanșare a pistonului: Deteriorarea inelului de etanșare provoacă scurgeri de aer comprimat, provocând mișcarea instabilă a pistonului (frecvență: 10-100Hz)

Ghidul de gardă a mânecii: depășirea toleranței potrivite face ca tija pistonului să se balanseze (frecvență caracteristică: 50-300Hz)

Eșecul supapei tampon: evacuarea slabă produce fluctuații de presiune de înaltă frecvență (bandă de frecvență: 500-2000Hz)

Parametri caracteristici ale semnalului de vibrație

2. Trei metode de bază de diagnosticare a vibrațiilor

Metoda 1: Metoda de analiză a caracteristicilor domeniului de timp

Scenariul aplicabil: screeningul rapid al anomaliilor timpurii

Indicatori cheie:

Valoarea RMS (pătratul mediu rădăcină): 20% peste valoarea de bază este un avertisment timpuriu

Factorul de vârf (CF):> 3.5 indică uzura de impact

Pași de funcționare:

Instalați un senzor de accelerație pe trei axe la punctul central al cursei cilindrului

Colectați date de vibrații pentru 10 cicluri de lucru

Calculați scorul z al CF și RMS (alarma dacă se abate de la linia de bază cu 3σ)

Metoda 2: Tehnologia de demodulare a plicurilor de frecvență a domeniului domeniului

Scenariu aplicabil: localizați cu exactitate componente defecte

Principiul tehnic: extrageți semnalul de modulare prin transformarea Hilbert și separați frecvența caracteristică a rulmentului/sigiliului

Proces de diagnostic:

Frecvența de eșantionare este setată la 5kHz

Analiza spectrului plicului se realizează pe banda de frecvență de 200-800Hz

Identificați frecvențele caracteristice:

Viteza tijei pistonului × numărul de bile (eșec rulment)

Sigilarea perechii de frecare frecvență de trecere (uzură de etanșare)

Date măsurate: Un cilindru de utilaje de ambalare are o bandă laterală la 125Hz, care este diagnosticată ca uzură cu mânecă de ghidare (vibrația este redusă cu 62% după reparație).

Metoda 3: Diagnostic inteligent de învățare automată

Scenariu aplicabil: monitorizare a clusterului cu mai multe cilindri

Arhitectură model:

Strat de intrare: segment de vibrație 1s (inclusiv caracteristici ale domeniului domeniului domeniului timpului)

Strat ascuns: rețea LSTM cu 3 straturi (128 de unități de memorie)

Strat de ieșire: clasificare tip de eroare (precizie> 92%)

Calea de implementare:

Colectați date istorice (500 de grupuri de stare normală/de uzură fiecare)

Îmbunătățirea datelor (adăugați zgomot gaussian pentru a îmbunătăți generalizarea)

Implementați modulul de calcul al marginilor

3. Ghid de construcție a sistemului de diagnosticare

Recomandări de selecție hardware