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
Fehlertyp | Zeitdomäneneigenschaften | Frequenzdomäneneigenschaften |
Versiegelung | Ein plötzlicher Anstieg von 30% bei der Beschleunigungsamplitude | Erhöhung des Niederfrequenz-Energieverhältnisses (<200 Hz) |
Kolbenstangenbiegung | Regelmäßiger Einfluss auf die Wellenform | 1x/2x Rotationsfrequenz Harmonische prominent |
Pufferausfall | Peakfaktor> 5 | Energiekonzentration im Hochfrequenzresonanzband |
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
Komponenten | Parameteranforderungen |
Beschleunigungsmesser | Frequenzgangsbereich 0,5-5 kHz |
Datenerfassungskarte | Stichprobenrate ≥ 10 kHz/CH |
Analyseterminal | Unterstützen Sie Python Tensorrt |