Geval van versnellingsmetersensoren in industriële robots: foutdetectie

Geval van versnellingsmetersensoren in industriële robots: foutdetectie

Industriële robots worden veel gebruikt in productie, assemblage en logistiek.langdurig gebruik kan leiden tot slijtage van onderdelen, loslaten of storingen veroorzaken.Accelerometersensoren bieden een effectieve oplossing voor het detecteren van storingen en preventief onderhoud door trillingen en versnellingswijzigingen in robottelementen te controleren.

Toepassingsscenario's

1. Real-time trillingsbewaking

   • Mechanische armen, gewrichten of mobiele platforms van industriële robots kunnen tijdens het gebruik trillingen veroorzaken.Het detecteren van abnormale signalen (e.g., overmatige trillingsamplitude of onregelmatige frequentie).

2. Foutvoorspelling en preventief onderhoud

   • Mechanische onderdelen kunnen abnormale trillingen veroorzaken als gevolg van loslopen, slijtage of onvoldoende smering.in combinatie met frequentiespectrumanalyse en machine learning-algoritmen, kunnen mogelijke storingen van tevoren voorspellen en onverwachte stilstand voorkomen.

3. Identificatie van impactgebeurtenissen

   • In industriële omgevingen met hoge snelheid kan de robotarm plotselinge botsingen of botsingen ondervinden.het activeren van alarmen of noodstop om de apparatuur en de productielijn te beschermen.

4. Bewegingsstabiliteit optimaliseren

   • Door de versnellingsgegevens van de robotarm of het mobiele platform tijdens het gebruik te controleren, helpen versnellingsmeters bij het optimaliseren van de bewegingsbanen en de snelheidsregeling.het verminderen van onnodige trillingen en het verbeteren van de precisie en efficiëntie van de verwerking.

Werkingsbeginsel

1. Gegevensverzameling

   • Op belangrijke mechanische onderdelen zijn versnellingssensoren geïnstalleerd om versnellingswijzigingen in de as X, Y en Z in realtime te meten.

2. Signalverwerking

   • De verzamelde versnellingsgegevens worden onderworpen aan frequentiespectrumanalyse met behulp van algoritmen zoals Fast Fourier Transform (FFT) om de karakteristieke frequenties en amplitudes van de trillingen te identificeren.

3. Anomalie detectie

   • Wanneer de trillingsgegevens de vooraf vastgestelde drempelwaarden overschrijden of wanneer de frequentiepatronen veranderen, herkent het systeem dit als een afwijking en genereert het een waarschuwing.

4. Besluitondersteuning

   • Door historische gegevens en machine learning modellen te combineren, kan het systeem de waarschijnlijkheid van storingen voorspellen en onderhouds aanbevelingen doen.

Gevalseffect

1. Snellere foutreactie

   • Real-time monitoring van abnormale trillingen maakt het mogelijk snel fouten op te sporen en getroffen componenten te identificeren, waardoor de stilstand wordt verkort.

2. Verlengde levensduur van de apparatuur

   • Vroegtijdige opsporing van mogelijke problemen zorgt voor tijdig onderhoud, waardoor slijtage en schade aan onderdelen tot een minimum worden beperkt.

3. Verminderde onderhoudskosten

   • Door van reactief op preventief onderhoud over te schakelen, worden niet-geplande stilstandtijden verminderd en worden de reparatiekosten aanzienlijk verlaagd.

4. Verbeterde productie-efficiëntie

   • Het optimaliseren van de bewegingscontrole en de onderdrukking van trillingen verbetert de nauwkeurigheid en stabiliteit van de machine, waardoor de productielijn efficiënt verloopt.

Praktisch geval: Robot gezamenlijke trillingen monitoring

Een productiebedrijf installeerde hoge-precisie versnellingsmeters aan de gewrichten van hun robotarmen om trillingen tijdens het gebruik te controleren.

• Aanvankelijke fase: Vibratiegegevens werden verzameld om een basismodel voor normale werking vast te stellen.
• Tijdens de operatie: De sensoren detecteerden een afwijking van de trillingsfrequentie bij één gewricht, wat mogelijke smeerproblemen aangeeft.
• Onderhoudsresultaat: Voordat het probleem escaleerde, werd tijdig gesmeerd, waardoor schade aan de gewrichtslagers werd voorkomen en aanzienlijke reparatiekosten werden bespaard.

Accelerometersensoren in industriële robots leveren nauwkeurige, real-time gegevens voor het detecteren van storingen en preventief onderhoud.en de productie-efficiëntie te verbeterenMet de integratie van big data en kunstmatige intelligentie in de toekomst zullen versnellingsmeter sensoren een nog belangrijkere rol spelen in industriële automatisering.