Como atuador principal dos sistemas de automação industrial, a confiabilidade dos cilindros afeta diretamente a eficiência da produção. De acordo com as estatísticas, 35% de sistema pneumático As falhas são causadas pelo desgaste do cilindro e as falhas repentinas podem fazer com que as linhas de produção percam dezenas de milhares de yuan por hora. A manutenção regular tradicional tem o risco de excesso de manutenção ou inspeções perdidas, enquanto a manutenção preditiva com base em sinais de vibração pode capturar com precisão sinais precoces de desgaste e obter intervenção precoce de falhas.
1. Mecanismo de geração de sinais de vibração do cilindro
Fontes de vibração típicas
Desgaste do selo do pistão: dano ao anel de vedação causa vazamento de ar comprimido, causando movimento instável do pistão (frequência: 10-100Hz)
Liberação da manga-guia: Excedendo a tolerância correspondente faz com que a haste do pistão balance (Frequência característica: 50-300Hz)
Falha da válvula tampão: o escape ruim produz flutuações de pressão de alta frequência (faixa de frequência: 500-2000Hz)
Parâmetros característicos do sinal de vibração
Tipo de falha | Características do domínio do tempo | Características do domínio da frequência |
Desgaste de vedação | Um aumento repentino de 30% na amplitude de aceleração | Aumento da razão de energia de baixa frequência (<200Hz) |
Pistão da beira da haste | Impacto periódico na forma de onda | Frequência de rotação 1x/2x Harmonics |
Falha do buffer | Fator de pico> 5 | Concentração de energia na banda de ressonância de alta frequência |
2. Três métodos principais de diagnóstico de vibração
Método 1: Método de análise de recursos do domínio do tempo
Cenário aplicável: Triagem rápida de anormalidades precoces
Indicadores -chave:
Valor RMS (quadrado médio raiz): 20% acima do valor da linha de base é um aviso precoce
Fator de pico (CF):> 3,5 indica o desgaste do impacto
Etapas de operação:
Instale um sensor de aceleração de três eixos no ponto médio do golpe do cilindro
Colete dados de vibração para 10 ciclos de trabalho
Calcule o escore z de CF e RMS (alarme se ele se desviar da linha de base por 3σ)
Método 2: Tecnologia de desmodulação do envelope de domínio de frequência
Cenário aplicável: localize com precisão componentes com defeito
Princípio técnico: extraia o sinal de modulação através da transformação de Hilbert e separe a frequência característica do rolamento/selo
Processo de diagnóstico:
A frequência de amostragem é definida como 5kHz
A análise do espectro do envelope é realizada na banda de frequência de 200-800Hz
Identifique frequências características:
Velocidade da haste do pistão × número de bolas (falha do rolamento)
Par de passagem de fricção de vedação (desgaste de vedação)
Dados medidos: Um cilindro de máquinas de embalagem possui uma banda lateral a 125Hz, que é diagnosticada como desgaste da manga -guia (a vibração é reduzida em 62% após o reparo).
Método 3: Diagnóstico inteligente de aprendizado de máquina
Cenário aplicável: monitoramento de cluster de vários cilindros
Arquitetura de modelo:
Camada de entrada: segmento de vibração 1S (incluindo recursos do domínio do domínio do tempo)
Camada oculta: rede LSTM de 3 camadas (128 unidades de memória)
Camada de saída: classificação do tipo de falha (precisão> 92%)
Caminho de implementação:
Colete dados históricos (500 grupos de status normal/desgaste cada)
Melhoramento de dados (adicione ruído gaussiano para melhorar a generalização)
Módulo de computação de borda de implantação
3. Guia de construção do sistema de diagnóstico
Recomendações de seleção de hardware
Componentes | Requisitos de parâmetro |
Acelerômetro | Faixa de resposta de frequência 0,5-5kHz |
Cartão de aquisição de dados | Taxa de amostragem ≥ 10kHz/CH |
Terminal de análise | Apoie Python Tensorrt |