伴隨著5G開(kāi)始商用，智能制造在工業(yè)生產(chǎn)內(nèi)不斷升級(jí)，傳統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)要求制造企業(yè)投入大量的人力和財(cái)力，無(wú)法找到設(shè)備零件的壽命拐點(diǎn)，提前更換，將導(dǎo)致成本的浪費(fèi)；延時(shí)更換，出現(xiàn)停機(jī)將導(dǎo)致生產(chǎn)率的下降。如何找到準(zhǔn)確的更換時(shí)間點(diǎn)，我們需要工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，使用預(yù)測(cè)性的維修方法，實(shí)時(shí)掌握零件的工作健康狀況，從而判定備件是否可以繼續(xù)工作，這也是未來(lái)的維修發(fā)展方向。隨著汽車(chē)行業(yè)整體銷(xiāo)量的持續(xù)下滑，各大車(chē)企都在進(jìn)行成本的壓縮，對(duì)于沖壓設(shè)備來(lái)說(shuō)，設(shè)備昂貴，零部件種類(lèi)繁多，控制系統(tǒng)多樣、復(fù)雜，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)有效的對(duì)沖壓設(shè)備、零部件進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析和管理，彌補(bǔ)傳統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)的缺點(diǎn)，將大大提高生產(chǎn)效率、降低人員成本，針對(duì)設(shè)備不同的損壞周期和損壞影響的程度，制定不同的維修策略矩陣如圖1所示。⑴針對(duì)出現(xiàn)頻率高，影響大的問(wèn)題，我們判定其為設(shè)計(jì)問(wèn)題，通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案、改進(jìn)控制結(jié)構(gòu)就可以徹底解決。⑵針對(duì)出現(xiàn)頻率高，但是影響很小的問(wèn)題，我們可以準(zhǔn)備充足的備件作為臨時(shí)措施，同時(shí)采取技術(shù)手段來(lái)解決問(wèn)題。⑶針對(duì)出現(xiàn)頻率低，影響又小的問(wèn)題，我們就可以通過(guò)傳統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)的方法，定期定頻次的進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)，防止問(wèn)題出現(xiàn)。⑷針對(duì)出現(xiàn)頻率低，但是影響較大的問(wèn)題，由于這種問(wèn)題的出現(xiàn)沒(méi)有規(guī)律可循，但是一旦出現(xiàn)將造成長(zhǎng)時(shí)間的停機(jī)，影響生產(chǎn)效率，因此我們就要采取新的技術(shù)手段，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的分析得到有效數(shù)據(jù)后，運(yùn)用數(shù)學(xué)模型的建立，實(shí)時(shí)掌握損壞部位的劣變趨勢(shì)。沖壓車(chē)間采用德國(guó)Muller Weingarten進(jìn)口沖壓自動(dòng)化生產(chǎn)線，整線由KUKA機(jī)器人組成的拆垛單元，德國(guó)先進(jìn)的VMT視覺(jué)對(duì)中系統(tǒng)，6臺(tái)大型沖壓機(jī)，7個(gè)高速傳輸機(jī)械手-Speedbar組成，如圖2所示。圖2 Muller Weingarten進(jìn)口沖壓設(shè)備的結(jié)構(gòu)整線設(shè)備的電器控制系統(tǒng)主要采用西門(mén)子公司的S7-400 CPU，通訊上采用Profibus總線、Profinet總線以及德國(guó)Beckhoff公司的Twincat軟件PLC，通訊上采用EtherCAT總線，通訊速度最短可以達(dá)到50μs，可以實(shí)現(xiàn)高速機(jī)械手的精確控制，利用VisualStudio軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集終端的開(kāi)發(fā)，并通過(guò)C#語(yǔ)言程序的編寫(xiě)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)協(xié)議和MODBUS有線和MODBUS無(wú)線協(xié)議，采集設(shè)備組網(wǎng)內(nèi)的各類(lèi)總線的設(shè)備數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集端總框圖如圖3所示。
采集的數(shù)據(jù)分類(lèi)
穩(wěn)壓電源的模擬量電壓實(shí)時(shí)采集
電源模塊原始備件只有一個(gè)數(shù)字量的開(kāi)關(guān)信號(hào)，告知我們當(dāng)前的電源模塊是否處于正常工作的狀態(tài)，對(duì)于電源模塊的內(nèi)部狀態(tài)、工作情況，比如整流電流、輸出電壓模擬量數(shù)值等都無(wú)法進(jìn)行分析，如果能采集到輸出電壓的模擬量實(shí)時(shí)值，就可以分析到在供電過(guò)程中是否出現(xiàn)了電壓值過(guò)高或者過(guò)低的波動(dòng)情況，針對(duì)過(guò)高的情況我們可以提前采取預(yù)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(guò)高的情況；而經(jīng)常性的電壓被拉低，我們可以采用增加冗余電源來(lái)防止低壓導(dǎo)致的配件損壞。通過(guò)增加電源模塊的監(jiān)控分析，采取有效的技術(shù)手段，來(lái)預(yù)測(cè)電源模塊的運(yùn)行壽命，使用后電源模塊的故障率降低了46%。
液壓系統(tǒng)的液位、壓力、溫度、流量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集
在板料沖壓成形的過(guò)程中液壓拉伸墊工作的好壞將決定著板料的成形質(zhì)量，進(jìn)口沖壓線液壓拉伸墊組成復(fù)雜，由1個(gè)中心缸和8個(gè)擠壓缸組成，中心缸上有3個(gè)德國(guó)MOOG品牌伺服閥，每個(gè)擠壓缸上都有一個(gè)MOOG的伺服閥，通過(guò)伺服閥精確調(diào)整系統(tǒng)的壓力，從而得到完美的成形壓力，而整個(gè)液壓系統(tǒng)龐大，一個(gè)簡(jiǎn)單的單向閥出現(xiàn)故障，并不會(huì)引起設(shè)備的停機(jī)，但會(huì)在成形的過(guò)程中對(duì)沖壓件的質(zhì)量產(chǎn)生影響。因?yàn)橐簤合到y(tǒng)的復(fù)雜（圖4），以及本身并不智能化，導(dǎo)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(zhì)量不穩(wěn)定。針對(duì)這種情況，在液壓回路中增加大量帶IO-LINK功能的壓力、溫度、流量傳感器，通過(guò)IO-LINK總線將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集回PLC，通過(guò)C#語(yǔ)言的編程將這些數(shù)據(jù)采集回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行多維度的綜合分析，最終建立分析預(yù)測(cè)模型，如圖5所示。圖5 液壓系統(tǒng)IO-Link數(shù)據(jù)采集與分析通過(guò)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(yùn)行中實(shí)時(shí)的計(jì)算，任何一個(gè)液壓元件出現(xiàn)了問(wèn)題，自己都可以有效的分析出來(lái)，并通過(guò)人機(jī)界面，將預(yù)測(cè)結(jié)果輸出。
動(dòng)力供電的電壓、電流的波動(dòng)情況的數(shù)據(jù)采集
三相供電動(dòng)力系統(tǒng)電壓值的波動(dòng)或者缺相都將導(dǎo)致電機(jī)或執(zhí)行機(jī)構(gòu)的損壞，但是因?yàn)闆](méi)有對(duì)動(dòng)力電壓值的反饋監(jiān)控，導(dǎo)致當(dāng)出現(xiàn)缺相或者電壓值不穩(wěn)定時(shí)，只能等到最后電機(jī)損壞時(shí)，才知道供電電壓的不穩(wěn)定，因此加入動(dòng)力電壓和電流的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，不僅可以實(shí)時(shí)分析出動(dòng)力供電質(zhì)量的好壞，同時(shí)也可以根據(jù)電流波動(dòng)的情況分析出負(fù)載的健康狀況，根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化就可以提前預(yù)測(cè)設(shè)備的未來(lái)運(yùn)行狀況。動(dòng)力電采集模塊，支持4g網(wǎng)絡(luò)，支持網(wǎng)絡(luò)透?jìng)鳌?/section>
傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集
壓機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)負(fù)載、壓機(jī)傳動(dòng)經(jīng)過(guò)主電機(jī)→飛輪→高速軸→二級(jí)傳動(dòng)軸→偏心輪→曲柄連桿→4個(gè)壓力點(diǎn)，通過(guò)4個(gè)壓力點(diǎn)與滑塊進(jìn)行連接，帶動(dòng)滑塊進(jìn)行往復(fù)運(yùn)動(dòng)，在這動(dòng)力的傳遞過(guò)程中，要經(jīng)過(guò)偏心齒輪的傳動(dòng)，經(jīng)過(guò)種類(lèi)繁多的各類(lèi)軸承，在這個(gè)過(guò)程中，一旦軸承或者齒輪出現(xiàn)磨損都將嚴(yán)重影響動(dòng)力的傳遞效率，造成沖壓件質(zhì)量缺陷的不固定產(chǎn)生。而且，因?yàn)辇X輪傳動(dòng)箱內(nèi)部零件尺寸大、重量大，一個(gè)簡(jiǎn)單的軸承問(wèn)題，都可能導(dǎo)致幾天的停機(jī)時(shí)間，嚴(yán)重的影響生產(chǎn)效率。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，在重點(diǎn)的軸承和齒輪傳動(dòng)位置，布置振動(dòng)檢測(cè)傳感器，傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)情況，通過(guò)時(shí)域和頻域的轉(zhuǎn)換，分析不同倍頻下的曲線特征，如圖6所示。圖6 振動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)整體框架同時(shí)，計(jì)算不同參數(shù)下的軸承標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)頻率曲線，將實(shí)時(shí)的曲線和標(biāo)準(zhǔn)曲線進(jìn)行對(duì)比，分析出異常振動(dòng)的來(lái)源，可以在故障還沒(méi)出現(xiàn)的初期，掌握到齒輪箱內(nèi)部的傳動(dòng)異常，如圖7所示。這樣可以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行異常點(diǎn)，提前找到?jīng)_壓件成形中的異常工作點(diǎn)，同時(shí)可以根據(jù)振動(dòng)曲線異常的嚴(yán)重程度，提前準(zhǔn)備備件和制定精確的更換時(shí)間，伴隨著數(shù)據(jù)的不斷豐富和準(zhǔn)確的清洗，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也將大幅度提高。圖7 振動(dòng)頻率信號(hào)的采集分析
結(jié)束語(yǔ)
伴隨著智能制造的越來(lái)越深入，每個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析將走向?qū)I(yè)化、定制化，智能監(jiān)控的設(shè)備加上5G網(wǎng)絡(luò)的加持，智能云端平臺(tái)將隨時(shí)隨地進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，為相關(guān)領(lǐng)域提供預(yù)測(cè)服務(wù)。自動(dòng)化沖壓線在這種預(yù)測(cè)分析模型不斷建立的過(guò)程中，維護(hù)的成本也將大幅度降低，未來(lái)設(shè)備的自診斷功能將逐漸精確與智能，輔助技術(shù)人員作出判斷，同時(shí)提高生產(chǎn)效率，降低維護(hù)成本。
