以太网模块在工业预测性维护中的应用

预测维修正在超越工业应用,并开始转变消费产品。更便捷、更经济的解决方案将改变我们与技术的联系方式。


当我们想到大批量生产时,我们通常会想到一个运转平稳的工厂,每台机器都运转良好,能够高效、大批量地生产出成品。对于运行这样一个工厂的人来说,他们的目标是使工厂以最小的停机时间以最佳的速度运行。这一目标确认每台机器的运动部件都有磨损,不可避免地需要维修或更换某些部件。问题是什么时候是做这个的最佳时间:你是按照一个固定的时间表来做,还是等待机器开始显示出故障的迹象?以太网模块在其中发挥什么样的作用,这将是本文将要讨论的问题。


维护方法


第一种方法是根据固定的预定计划来安排维修任务,忽略了设备的实际情况。想象一下定期检查汽车,每隔一段固定的时间或里程。这种方法的优点是计划简单,但也有明显的缺点,维修可能发生得太晚,导致设备损坏和工人的危险,或者可能在不必要的时候进行。


更聪明的方法是基于条件的维护。这种方法根据机器的估计状态来驱动维护操作,通常通过检查或使用来自嵌入式传感器比如以太网模块传感器收集的数据进行监视。这样做的好处是,维护将在故障之前进行,只在必要时进行,但缺点是,维护只在机器开始出现故障迹象之后才开始,而且必要的维护干预可能不是生产调度的最佳选择。


第三种方法是预测性维护。这里的目标是在尽可能早的时间点预测将来某个时间点所需的维护操作。它是一种基于状态监测和动态失效模式预测相结合的方法。这样做的好处是优化了机器的寿命和工厂的生产效率,尽管它确实需要一个更复杂的整体系统。


预测性维护的主要承诺是,它能够在方便的时间安排正确的维护,同时通过防止设备故障来最大限度地延长设备的使用寿命。了解了什么时候需要维修机器,需要做什么,就可以在合适的人员和部件准备就绪的情况下,对维修工作进行最佳规划。这种方法的目的是消除计划外的线路停止并减少总的停止时间。除了增加工厂的正常运行时间,还有其他好处,包括减少与设备故障相关的事故和增加设备寿命。


建立预测维护系统


要构建预测维护系统,需要许多元素。首先,必须在目标机器上安装自动状态监视。这种监测包括用照相机进行目视检查,用加速计测量振动,用麦克风测量噪音水平或超声波,以及热或湿度测量等。


手机通过增强现实与机器交流


安全高效:通信无线通信是一种经济有效且快速的实现方式


连接本地和远程监控系统的传感器网络。


接下来,需要对以太网模块收集起来的数据进行第一次分析,将其转换为可与监控系统共享的有用信息。例如,嵌入式软件可以连续运行机器随时间变化的振动特性的比较,以确定何时发生变化。通过将处理能力嵌入传感器单元,需要通信的数据量大大减少。这对于可视检查尤其重要,因为在可视检查中,数据量很快就会变得很大。


接下来,信息必须传递到本地和远程监控系统。这种通信必须在考虑工厂基础设施的情况下安全而有效地进行,以确定哪种连接最适合该任务。例如,现有的工厂缺乏传感器的布线,最好使用无线通信作为一种经济有效且快速的方式来实现连接的传感器网络。


最后,必须建立设备失效模式的预测模型。工程师可以根据理论故障模型结合实际现场安装的数据建立该模型。当大量可靠的数据集与传感器数据和实际故障机制相关时,您可以使用机器学习技术来创建更精确的预测维护


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