大量信息包含在机器振动中,伴随着各种噪声。要仅提取有用的信息并准确掌握进度,必须实现三个目标:
Ricoh已实现三个目标,并成功开发了一种用于机床振动的实时可视化系统。该系统允许运营商和主管易于检查数据,以帮助提高生产力和质量。
机床中存在许多危险:芯片具有尖锐的边缘飞行快速,冷却剂的各种化学性质,电磁噪声强,更高。Ricoh开发了一种特殊的传感器,具有抗冲击,化学品和噪音的特殊传感器,并在音频和超声波频率范围内捕获微振动。
特殊传感器
特殊传感器具有加速拾取器(一种传感器类型,传感振动,并将其转换为电信号)密封在坚固的铝壳中。拾取器涵盖了对人耳听起来不容听到的超声波振动。壳体还包含放大器以减少电磁噪声的影响。传感器电缆具有适中的宽度,具有抗冲击和耐化学夹套。
机床的振动随处理类型,工具类型,工具磨损,材料类型等而变化。RicoH开发了一种基于AI的通用算法,吸收变化的影响,准确地数字化加工质量和工具磨损。
该算法由两个步骤组成:提取实际切割周期和异常分数的计算。前者是预处理步骤;通过在切割期间而不是在切割期间而不是振动之间的差异来提取实际切割的时段。后者基于提取的实际切割时段中的信号的变化来数字化异常程度。
异常分数
实际切割时期的提取结果是有用的,因为它们本身就是加工的异常*。
提取实际切割时段的历史(粉红色线)
提取的实际切割周期的长度(粉红色区域)
*如果长度在批量生产期间重复的相同过程中的长度显着波动,则可能表示异常,例如不适当的工具附件,刀具损坏,材料供应误差和材料形状误差。
安装了这种技术后,系统可以在FANUC生产的ihmi规格的CNC触摸面板上操作。操作友好的界面,便于现场操作。按钮和指示器的布局经过精心设计,以最大限度地利用有限的屏幕空间,使操作员可以清楚地看到有用的信息,包括振幅和频率元素的振动波形,通过分析得到的分数,以及过去的记录。