免責聲明：本（běn）文援引自網絡或其他媒體，與揚鍛（duàn）官網無關。其原創性以（yǐ）及（jí）文中陳述文字和內容未經本（běn）站證實，對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本（běn）站不作任（rèn）何保（bǎo）證（zhèng）或承諾，請讀者僅作參考（kǎo），並請自行核實相關內容。

轉發自：專題報道（dào） Features

作者：文/劉龍傳，方安勇，王飛宇，一（yī）汽一大眾汽車有限公司成都分公司

劉龍傳電氣維修技師，主要從事進口和國產（chǎn）衝壓線的維修保養工作， 2011年負責大眾集（jí）團內的首條（tiáo）國（guó）產壓

電（diàn）源模塊（kuài）原（yuán）始備件隻有一（yī）個數字量的開關信號

告（gào）知草莓视频污在线观看當前的（de）電（diàn）源（yuán）模塊是否處於正常工作的狀態，對於電源模塊的內部狀態、工作情況，比如整流（liú）電流 輸出電壓模（mó）擬量數值等都無法進行分（fèn）析，如果能采集到輸出電壓的（de）模（mó）擬量實時值，就可（kě）以分析到在供電過程中是否出現了電壓值過高或（huò）者過低的波動情況（kuàng），針對過（guò）高的情況草莓视频污在线观看可以提前（qián）采取預（yù）防性的（de）手段，比如在輸出端（duān）口增加浪湧抑製器，就可以有效的濾除輸（shū）出電壓過高的情況；

而經常性的（de）電壓被（bèi）拉低，草莓视频污在线观看可以采用增加（jiā）冗（rǒng）餘電源來防（fáng）止低壓導致的配件損壞。

通過增（zēng）加電源模塊的（de）監控分（fèn）析，采（cǎi）取有效的技術手段，來預測（cè）電源模塊的運行壽（shòu）命，使用後電源模（mó）塊的故障率降（jiàng）低了46％。

液壓係統的液位、壓力、溫度、 量實時數據采集

在板料衝壓成形的（de）過程中液壓拉伸墊工作的好壞（huài）將決定著板（bǎn）料的成形質量，進口衝壓線液壓拉伸墊組成複雜，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（pái）伺服閥，每個擠（jǐ）壓缸上（shàng）都有一（yī）個MOOG 的伺服閥

通過伺服閥精確調整係統的壓力（lì），從而得到完美（měi）的成形壓力，而整個液（yè）壓（yā）係（xì）統龐大，一個簡單的單向閥出現故障，並不（bú）會引起設備的停機，但會在成形的過程中對衝壓件的質量產生影響。

因為液壓係統的複雜（圖40以及本身並（bìng）不智能化，導致了衝壓件成形中受到很多未知因素的幹擾，從而造成製件的（de）質量不穩定（dìng） 針對這種（zhǒng）情況，在液壓（yā）回路中增加大量帶℃一凵NK功能的壓力、溫度、流（liú）量傳（chuán）感器通過℃一凵NK總（zǒng）線將實時的數據采集回PLC，通過c #語言

圖4液壓拉伸墊液壓控製圖

數據庫內部編（biān）程．綜合多方麵（miàn）相數據的（de）變化趨勢 ℃．LINK內部數據解析分析 關性數據．根據Matlab數學計算

生成分（fèn）析模型進怵（chù）十算

圖5液壓係統10—Link數據（jù）采集與分析

的編程將（jiāng）這些數據采集回數據庫，在數據庫內進行多維度的綜（zōng）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（zì）己都可以有（yǒu）效的分析出（chū）來，並通過人機界麵，將預（yù）測結果輸出。

動力供電（diàn）的電壓、電流的波動情況的數據采集

三（sān）相供電動力係統電壓值的波動或者缺相都將導致電機

或執行機構的損壞（huài），但是因（yīn）為沒有對（duì）動力電壓值的反饋監控，導致當出現缺（quē）相或（huò）者電壓值不穩（wěn）定（dìng）時，隻能等到最後電（diàn）機（jī）損壞時，才知道供電電壓的（de）不穩定（dìng），因此加入動力電壓和電流的（de）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（yǐ）根據電流（liú）波動的情況分析出負（fù）載的（de）健康（kāng）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（mó）塊，支持4g網（wǎng）絡，支（zhī）持網（wǎng）絡透傳動係（xì）統的振動（dòng）和溫度數據（jù）實時采（cǎi）集

壓機的傳動（dòng）係統、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杆一4 個壓力點，通過4個（gè）壓力點與滑塊（kuài）進行連接，帶動滑塊（kuài）進行往複運動，在這動力的傳（chuán）遞過程中，要經過偏心齒輪的（de）傳動，經過種類繁多的各類軸承，在（zài）這個過程中，一旦軸承或者齒輪出現磨損都將嚴重影響（xiǎng）動力的傳遞效率（lǜ），造成衝（chōng）壓件質量缺陷的不固定產生。

而（ér）且，因為齒輪傳動箱內部零件尺寸大、重量大，一個（gè）簡單的軸（zhóu）承問題，都可能導（dǎo）致幾天的停（tíng）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（dòng）檢（jiǎn）測傳（chuán）感器，傳感器實時檢測傳（chuán）動係統的振動情況，通過時域和頻域的轉（zhuǎn）換，分析不同倍頻下的曲線特征，如圖6所示。

同（tóng）時，計算不同參（cān）數（shù）下的軸承標準振動頻率（lǜ）曲線，將（jiāng）實時的（de）曲線和標準曲線進行對比，分析（xī）出異（yì）常振（zhèn）動的來源可以在故（gù）障還（hái）沒出現的初期（qī），掌握到齒輪箱內部的傳動異常，如圖

圖6振（zhèn）動監控係統整體框架

圖7振動頻率信號的采集分析

7所示。這（zhè）樣可以提前發現設備的運行異常點，提前找到衝（chōng）壓件成（chéng）形中的異常工作點同時（shí）可以根據振（zhèn）動（dòng）曲線異常的嚴（yán）重程度提前準備備件和製定精確的更換（huàn）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（dà）幅度提高

結束語

伴（bàn）隨著智能（néng）製造的越來越（yuè）深入（rù），每個領域的（de）數據分析將走向（xiàng）專業化（huà）、定製化，智能監控的設備加上5G網絡的加持，智能（néng）雲端平台將隨時隨地進（jìn）行實時分析，為相關領域（yù）提供預（yù）測服務。

自動化衝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（yě）將（jiāng）大（dà）幅度降低，未來設備的自診斷功能將逐漸（jiàn）精確與智能輔助技術人員作出判斷，同時提（tí）高生產效率（lǜ），降低維護成本（běn）。