Wie kann man die Leistung von Zylinder vorhergesagt? Vorhersagewartung basierend auf Vibrationssignalen

Als Kernantrieb für industrielle Automatisierungssysteme wirkt sich die Zuverlässigkeit von Zylindern direkt auf die Produktionseffizienz aus. Nach Statistiken 35% von pneumatisches System Ausfälle werden durch Zylinderverschleiß verursacht, und plötzliche Ausfälle können dazu führen, dass Produktionslinien bis Zehntausende von Yuan pro Stunde verlieren. Die herkömmliche regelmäßige Wartung besteht im Risiko von Überwachung oder fehlenden Inspektionen, während die Vorhersagewartung auf der Grundlage von Vibrationssignalen frühzeitige Anzeichen von Verschleiß erfassen und eine frühzeitige Intervention von Fehlern erreichen kann.

1. Erzeugungsmechanismus von Zylindervibrationssignalen

Typische Schwingungsquellen

Kolbenversiegelverschleiß: Beschädigung des Dichtungsrings verursacht Druckluftleckage, was zu einer instabilen Kolbenbewegung führt (Frequenz: 10-100 Hz)

Leitfaden-Hülle-Clearance: Wenn die passende Toleranz überschreitet, schwingt die Kolbenstange (charakteristische Frequenz: 50-300 Hz)

Pufferventilversagen: Schlechter Auspuff erzeugt Hochfrequenzdruckschwankungen (Frequenzband: 500-2000 Hz)

Schwingungssignal charakteristische Parameter

2. Drei Kernmethoden zur Vibrationsdiagnose

Methode 1: Zeitdomänenfunktionsanalysemethode

Anwendbares Szenario: Schnelles Screening früher Anomalien

Schlüsselindikatoren:

RMS -Wert (Wurzelmittelquadrat): 20% über dem Basiswert ist eine frühe Warnung

Peakfaktor (CF):> 3,5 zeigt den Aufprallverschleiß an

Betriebsschritte:

Installieren Sie einen Drei-Achsen-Beschleunigungssensor im Mittelpunkt des Zylinderschlags

Sammeln Sie Vibrationsdaten für 10 Arbeitszyklen

Berechnen Sie den Z-Score von CF und RMS (Alarm, wenn er von der Grundlinie durch 3σ abweicht).

Methode 2: Demodulationstechnologie der Frequenzdomänenhülle

Anwendbares Szenario: lokale fehlerhafte Komponenten genau lokalisieren

Technischer Prinzip: Extrahieren Sie das Modulationssignal durch Hilbert -Transformation und trennen Sie die charakteristische Lager-/Seal -Frequenz

Diagnoseprozess:

Die Abtastfrequenz ist auf 5 kHz eingestellt

Die Analyse der Umschlagspektrum wird auf der 200-800 Hz Frequenzband durchgeführt

Identifizieren Sie charakteristische Frequenzen:

Kolbenstangengeschwindigkeit × Anzahl der Kugeln (Lagerversagen)

Versiegelung des Reibungspaar

Messendaten: Ein Verpackungsmaschinenzylinder hat ein Seitenband bei 125 Hz, das als Führungshülsenverschleiß diagnostiziert wird (die Vibration wird nach der Reparatur um 62% reduziert).

Methode 3: Intelligente Diagnose für maschinelles Lernen

Anwendbares Szenario: Multi-Zylinder-Clusterüberwachung

Modellarchitektur:

Eingangsschicht: 1S -Vibrationssegment (einschließlich Merkmale der Zeitdomänenfrequenzdomäne)

Hidden Layer: 3-Layer-LSTM-Netzwerk (128 Speichereinheiten)

Ausgangsschicht: Fehlertypklassifizierung (Genauigkeit> 92%)

Implementierungspfad:

Sammeln Sie historische Daten (jeweils 500 Gruppen des Normal-/Verschleißstatus)

Datenverbesserung (Gaußsche Rauschen hinzufügen, um die Verallgemeinerung zu verbessern)

Bereitstellung des Edge Computing -Moduls

3. Konstruktionshandbuch für Diagnosesysteme

Empfehlungen zur Hardwareauswahl