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金属粉碎机设备生产过程中多传感器的应用

一般来说,为了确保金属粉碎机设备的正常运行以及生产出来设备的质量,必须对设备的运行过程的状态以及生产过程的状态进行监控。通过监控到的一系列机、电、液、气等变量来分析和判断金属粉碎机设备的状态以及故障或者异常情况,进而找到故障的具体位置,预测故障的发展和潜在的危险,以及加工质量变化的趋势,并由此来确定应该采取的响应措施和对策。
早期的金属粉碎机设备监测系统一般只采用一种传感器来测量和处理单一信号。这种方式随着设备生产自动化、复杂化和高度集成化的逐步发展已经越来越不适用。这就必须采用一种多传感器的监测和多参数的综合决策方法,对金属粉碎机设备各个部分提取相应的多个感兴趣的参数和状态变量,然后进行综合分析、判断,从而达到准确定位故障和正确决策的目的。
对于传感器在金属破碎机设备监测中的应用,我国许多科技人员一直在进行着不懈地努力。例如说通过同时监测主轴电机功率和进给电机电流,经过对其刀具正常切削和刀具破损的多信号特征进行综合分析之后,能够方便而准确地监测刀具破损;同时检测三向切削力、振动、主轴电机和进给电机电流等六种信号,进而实现对钻削过程的多种故障进行综合监测;同时检测制造压力、温度、振动和功率信号,对刀具破损、切削状态、传动机构的故障、电机故障、环境改变、误操作等带来的加工状态异常以及不可预见的突发故障和异常进行在线监控,探求一种合适的通用特征提取原则和监控策略以期达到归一化的状态监测和故障诊断。
对于金属粉碎机生产过程使用多传感器最新的一些研究成果则提出应用人工神经网络对设备加工状态多传感器的信号进行融合,对刀具磨损以及其它加工状态进行智能判别,分别从切削力声发射,电流信号以及其它状态信号中提取多种特征参数,并且将相关的特征量如切削速度、进给率等作为附加特征,以满足复杂加工系统监控与诊断的要求。


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作者:金属粉碎机
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