Mint az ipari automatizálási rendszerek alapvető működtetője, a hengerek megbízhatósága közvetlenül befolyásolja a termelés hatékonyságát. A statisztikák szerint 35% -a pneumatikus rendszer A kudarcokat a henger kopása okozza, és a hirtelen meghibásodások óránként több tízezer jüan veszíthetnek. A hagyományos rendszeres karbantartás veszélyezteti a karbantartást vagy az elmulasztott ellenőrzéseket, míg a rezgési jeleken alapuló prediktív karbantartás pontosan megragadhatja a kopás korai jeleit, és elérheti a hibák korai beavatkozását.
1. A hengeres rezgésjelek generációs mechanizmusa
Tipikus rezgésforrások
Dugattyú tömítés kopása: A tömítésgyűrű károsodása sűrített levegőszivárgást okoz, instabil dugattyúmozgást okozva (frekvencia: 10-100Hz)
Útmutató hüvelyes távolság: A megfelelő tolerancia túllépése a dugattyúrúd lengését okozza (jellemző frekvencia: 50-300Hz)
Pufferszelep meghibásodása: A rossz kipufogógáz nagyfrekvenciás nyomásingadozásokat eredményez (frekvenciasáv: 500-2000Hz)
Rezgési jel jellemző paraméterek
Hibatípus | Időtartomány -jellemzők | Frekvenciatartomány jellemzői |
Pecsétteljesítmény | A gyorsulás amplitúdójának hirtelen 30% -os növekedése | Az alacsony frekvenciájú energiaarány növekedése (<200Hz) |
Dugattyús rúd hajlítás | Periodikus hatás a hullámformában | 1x/2x forgási frekvencia harmonikus kiemelkedő |
Pufferhiba | Csúcs tényező> 5 | Energiakoncentráció nagyfrekvenciás rezonancia sávban |
2. A rezgés diagnosztizálásának három alapvető módszere
1. módszer: Időtartomány jellemző elemzési módszer
Alkalmazható forgatókönyv: A korai rendellenességek gyors szűrése
Főbb mutatók:
RMS érték (gyökér átlag négyzet): 20% -kal meghaladja az alapértéket
Csúcs tényező (CF):> 3,5 jelzi az ütés kopását
Működési lépések:
Szereljen be egy háromtengelyes gyorsulási érzékelőt a henger löket középpontjába
Gyűjtse össze a rezgési adatokat 10 munkciklusra
Számítsa ki a CF és az RMS Z-pontszámát (riasztás, ha az eltér az alapvonaltól 3σ-val)
2. módszer: Frekvencia tartomány boríték demodulációs technológia
Alkalmazható forgatókönyv: Pontosan keresse meg a hibás alkatrészeket
Műszaki alapelv: Nyissa ki a modulációs jelet a Hilbert transzformáción keresztül, és válassza el a csapágy/tömítés jellegzetes frekvenciáját
Diagnosztikai folyamat:
A mintavételi frekvenciát 5 kHz -re állítják
A boríték spektrum elemzését a 200-800Hz-es frekvenciasávon végezzük
Határozza meg a jellemző frekvenciákat:
Dugattyúrúd sebessége × golyók száma (csapágy meghibásodása)
A súrlódási pár lezárásának átmeneti frekvenciája (tömítés kopása)
Mért adatok: A csomagológép -hengernek van egy oldalsávja 125 Hz -en, amelyet diagnosztizálnak vezető hüvely kopásként (a rezgés a javítás után 62% -kal csökken).
3. módszer: Gépi tanulás intelligens diagnózis
Alkalmazható forgatókönyv: Többhengeres klaszterfigyelés
Modell architektúra:
Bemeneti réteg: 1S rezgésszegmens (beleértve az időtartomány frekvenciatartományának jellemzőit)
Rejtett réteg: 3-rétegű LSTM hálózat (128 memóriaegység)
Kimeneti réteg: hiba típus osztályozás (pontosság> 92%)
Végrehajtási út:
Gyűjtsük össze a történelmi adatokat (mindegyik normál/kopási állapot 500 csoportja)
Adatjavítás (adjunk hozzá Gauss -zajt az általánosítás javításához)
Telepítse az Edge Computing modulot
3. Diagnosztikai rendszer építési útmutató
Hardverválasztási ajánlások
Alkatrészek | Paraméterkövetelmények |
Gyorsulásmérő | Frekvencia-válasz tartomány 0,5-5 kHz |
Adatgyűjtő kártya | Mintavételi sebesség ≥ 10 kHz/ch |
Elemző csatlakozó | Támogassa a Python Tensorrt -ot |