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轉發自：專題報道 Features

作者：劉龍傳，方安勇，王飛宇，一汽一大眾汽（qì）車有限公司成都分公司

這種問題的出現沒有規律可循，但是（shì）一旦出現將造成長時間的停機，影響生產效率，因此草莓视频污在线观看就要采取新的技術手段，實時采集數（shù）據，通過數據庫的分析得到（dào）有效數據後，運用數學模型的建立，實時掌握損壞部位的劣變（biàn）趨勢（shì）。

衝壓車間采（cǎi）用德國Muller Weingarten進口衝壓自動化生產線，整線由KIJKA機器人組成的拆垛單元，德國先進的VMT視覺對中係統，6台大型衝壓機，7 個高速傳輸機械手（shǒu）—Speedbar組成，如圖2所示。

整線設備的電器控製係統主要采用西門子公司的 S7一400 CPU,通訊（xùn）上采用Profibus總線、Profinet總線以及德國Beckhoff公司的Twincat軟件PLC,通訊上采用EtherCAT總線。

通（tōng）訊速（sù）度最短可以達到50卩s 可以實現高速機械手的精確控製，利（lì）用VisualStudio 軟件進行數據（jù）采集終端的開發，並通過c #語言程序的編寫，通過標（biāo）準以太網（wǎng）協議和MODBUS有線和 MODBUS無線協議，采集設（shè）備組網內的各類總線的設備數據。數據采集端總框圖（tú）如圖3所示。

采集的（de）數據分類（lèi）穩壓電（diàn）源的模擬量電（diàn）壓實時采集

電源模塊原始備件隻有一個數字量的（de）開（kāi）關信號

告知草莓视频污在线观看當前的電源模（mó）塊是否處於正（zhèng）常工作的狀態，對於電（diàn）源模塊的內部狀態、工作情況（kuàng），比如整流電流 輸出電壓模擬量數值等都無法進行（háng）分析。

如果能（néng）采集到輸出電壓的模擬量實時值，就可以分析到在（zài）供電（diàn）過程中是否出現（xiàn）了電壓（yā）值過高（gāo）或者過低的波（bō）動情況，針對過高的情況（kuàng）草莓视频污在线观看可（kě）以提（tí）前采取預防性的手段，比如在輸出（chū）端口（kǒu）增加浪湧抑製器，就可以有（yǒu）效的（de）濾除輸出電壓過高的情況；

而經常性（xìng）的電（diàn）壓被拉低，草莓视频污在线观看可以采用增加冗餘電源來防止低（dī）壓（yā）導致的配件損壞。

通過增加電源模塊的監控分析，采（cǎi）取（qǔ）有效（xiào）的技（jì）術手段，來（lái）預測電源模塊的運行壽命，使用後電源模塊的故障率降低了46％。

液壓係統（tǒng）的液位、壓力、溫度、 量實時數據采集

在板料（liào）衝壓成形（xíng）的過程中（zhōng）液壓拉伸墊工作的好壞將決定著板料的成形質量，進口衝壓線液壓拉伸墊組成複雜，由1個中心（xīn）缸和8個擠（jǐ）壓缸組成，中心缸上有3個德國MOOG品牌伺服閥，每個擠壓缸上都有（yǒu）一個MOOG 的伺服閥。

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

因為液壓係（xì）統的複雜（圖40以及本（běn）身並不智能化，導致了衝壓件成（chéng）形中受到很多未知因素（sù）的幹擾，從而（ér）造成製件的（de）質量不穩定 針對（duì）這種情況，在液（yè）壓回路中增加大量帶℃一凵NK功能的壓力、溫度（dù）、流量傳（chuán）感器通過（guò）℃一凵NK總（zǒng）線將實時（shí）的數據采集回PLC，通過（guò）c #語言

圖4液壓拉伸墊液壓控製圖

數據庫內部編程．綜合多方麵相數據（jù）的變化趨勢 ℃．LINK內（nèi）部數據解析分析 關性數據．根據Matlab數學計算

生成分析模型進怵十算

圖5液壓係統10—Link數據采集（jí）與分析

的編程將這些數據采集回數據庫，在數據庫內進（jìn）行多維度的綜（zōng）合分析，最（zuì）終建立分析預測模型，如圖5所示。

通過這樣的方（fāng）式，液（yè）壓拉伸墊變得智能化，將分（fèn）析的方法形成程序在運行中實時的計算，任何一個液壓（yā）元件出現了問題（tí），自己都可以有效的分析出來，並通過人機界麵，將預測結果輸出。

動力供電（diàn）的電壓、電流的波動情況的數據（jù）采集

三相供電動力係統電壓值的波動或者（zhě）缺相都將導致電機

或執（zhí）行機構的損壞，但是因為沒有對動力電壓值的反饋監控，導致當出（chū）現缺相或者電壓值不穩定時，隻能（néng）等到最（zuì）後電機損壞（huài）時，才知道供電電壓（yā）的不穩定，因此加入動力電壓和電（diàn）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。

同時也可以根據電流波（bō）動的情（qíng）況分析（xī）出負載（zǎi）的健康狀況，根據數據的（de）趨勢變化就可（kě）以提前預測設備的未來運行狀況。動力電采集模塊，支持4g網絡，支持網絡透傳

傳動係統的振動和溫度數據實時采集

壓機的（de）傳動係統（tǒng）、結構負載、壓機（jī）傳動（dòng）經過主電（diàn）機一飛輪（lún）一高速軸一二級傳動軸一偏心輪一曲柄連杆一4 個（gè）壓力（lì）點。

通過4個壓力點與滑塊進（jìn）行連接，帶動滑塊進（jìn）行往複（fù）運動，在這動力的傳遞過程中，要經過偏心齒輪的（de）傳動，經過種（zhǒng）類繁（fán）多的各（gè）類軸（zhóu）承，在這個過程中，一旦軸（zhóu）承或者齒輪出現磨損都將嚴（yán）重（chóng）影（yǐng）響動力的傳遞（dì）效率，造（zào）成衝（chōng）壓件（jiàn）質量缺陷的不固定產生。

而且，因為齒輪傳動箱（xiāng）內部（bù）零件尺寸大、重量大，一個（gè）簡單的軸承問題，都可能導致幾天的（de）停機時間，嚴重的影響（xiǎng）生產效率。

針對（duì）這個問題 在重點的軸承和齒輪傳（chuán）動位置，布置振動檢測傳感器，傳感（gǎn）器實（shí）時檢測傳動係統的振（zhèn）動情況，通過時域和頻域的轉換，分析不同倍頻下的曲線特征，如圖6所示。

同時，計算不同（tóng）參（cān）數下的軸承標準振動頻率曲線，將實時的曲線和標準曲線進（jìn）行對比，分析出異常振動的來源可以在故障（zhàng）還沒出現的初期，掌握到齒輪箱內部的傳動異常，如圖

30 |鍛造與衝壓2020，2

圖6振動（dòng）監控（kòng）係統整體框架（jià）

圖7振動頻率信號的采集分析

7所示。這樣可以提前（qián）發現設備的運行異常點，提前找到衝壓件成形中的異常工作點同時可以根據振動曲線異常的嚴重程度提（tí）前準備備件和製定精確的更換時間（jiān），伴隨著數據的不斷（duàn）豐富和（hé）準（zhǔn）確（què）的（de）清洗（xǐ），預測的準確性也（yě）將大幅度提高

結束語

伴隨著智能製造的越來越深入，每個領域的數據分析將走（zǒu）向專業化、定製（zhì）化（huà），智（zhì）能監控的設備加上5G網絡的加持，智能（néng）雲端平台（tái）將隨時隨地進行實時（shí）分析，為相關領域提供預測服務。

自動化衝（chōng）壓線（xiàn）在這種預測（cè）分析模型不斷（duàn）建立的過程中，維護的成本也將（jiāng）大幅（fú）度降（jiàng）低，未來設備的自診（zhěn）斷功能將逐漸精（jīng）確與智能輔助技術人員作（zuò）出判斷，同時提高生產效率（lǜ），降低維護成本。