機器的健康“醫生”——MDoctor
文:貝加萊工業自動化(中國)有限公司2024年第五期
AI已成為了產業的熱點,更多的企業也聚焦于AI應用,于工業而言,通過工程集成將其“場景化”、“產品化”,則是它能夠發揮價值的必然實現路徑。早在在2021年,貝加萊(中國)機器智能研究院(MITC)開啟了對“預測性維護”技術的標準化封裝,以讓用戶能夠采用簡單的方式來實現預測性維護的應用。
文/貝加萊工業自動化(中國)有限公司
1 解決 AI 應用難題——產品化
盡管AI成為了產業的熱點,更多的企業也聚焦于AI應用,但是,考慮到從數據的預處理、特征提取、模型訓練、調參等整個流程的復雜性,對于工業而言,通過工程集成將其“場景化”、“產品化”,則是它能夠發揮價值的必然實現路徑,否則,它將變成一個個獨立項目,消耗大量的工程師資源,而因此變得缺乏經濟性,而經濟性是任何先進技術能夠真正被采用的關鍵評價指標。
早在 10 年前,貝加萊已經開始通過機理建模與學習混合方式在風力發電機組、飲料灌裝設備、印刷等重值設備上開始了預測性維護的應用。經過大量的工程實踐積累,具備了將這些應用封裝為標準產品的基礎。因此,在2021年,貝加萊(中國)機器智能研究院(MITC)開啟了對“預測性維護”技術的標準化封裝,以讓用戶能夠采用簡單的方式來實現預測性維護的應用。
2 機器入職前體檢與在線監測
原本采用預測性維護更多的是在設備現場運行,但是,來自眾多的領先裝備企業也提出了重要的訴求,就是——能否將這些監測技術用于出廠前的設計、安裝、驗收階段。如圖 1,它構成了機器的完整生命周期中的服務理念。
圖 1 M.Doctor 為機器的全生命周期服務理念
它包括了以下幾個方面的需求:
(1)設計驗證階段:為機器的機械傳動鏈提供測試驗證。
(2)出廠檢測:主要對機械的一致性進行驗證。
(3)安裝驗收:通過機械的測試,用可量化分析機器的運行平穩性。
(4)工作階段:隨機故障的監測,使機器處于可靠運行狀態。
(5)長期運行:長期運行的機器在磨損、關鍵機械件的損耗方面,需要早期預警。
基于此,MITC給這款產品設計了一個比較貼切的名字——“M.Doctor”,它的全稱是“Machine Doctor”,它表明這是一個為機器配置的健康“醫生”。如果用于機器出廠前,就相當于建立了一個內部“體檢”中心,確保機器到用戶端的“入職體檢”合格,才能去終端用戶處“上班”。而到了現場運行的過程中,就相當于為機器佩戴了一個24小時在線的可穿戴“健康”監測手表。
3 M.Doctor 的設計思想
M.Doctor按照工業AI軟件工程標準化流程設計,通過數據的規范化、系統化采樣,以及對數據的標定,完成預處理及關鍵故障特征提取。經由模型訓練過程以及優化,并采用了機器學習的分類方法,結合電機、傳動鏈的物理模型進行優化,最終形成了一套全面數據檢測、標定、處理、分析、報警、報表的完整系統。
圖 2 M.Doctor 概念設計
它通過不斷地在現場各個場景中的數據樣本積累、標定,最終形成機器的“故障預測”能力,并部署于本地的PC系統中,由其對數據進行實時推理,并做出判斷。
M.Doctor設計為“易用”,在機器制造現場,通過貼裝方式將傳感器部署于機器關鍵傳動鏈上的合適位置,并通過數據連接至專家系統,通過簡單的配置,即可實現對數據的監測、可視化呈現、判斷、報表等功能。
4 硬件完整性
最早,貝加萊做預測性維護,就以振動監測為主,如表1所列,在各種用于故障分析的信號檢測中,振動是一個“能力域”比較寬的方法,它可以檢出多種現場的故障,如不對中、不平衡、共振、轉子/軸承損壞等等。因此,振動傳感器和振動分析模塊是最多被應用于故障分析的,它也成為了M.Doctor的標配。
表 1 故障診斷常用的檢測方法
貝加萊的加速度傳感器用于振動檢測:它負責時域信號采樣,它的采樣頻率范圍從2Hz低頻到10kHz+/-5%的高頻段;精度可以達到100mv/g。
但是,M.Doctor的設計思想在于“靈活性”、“便利性”,即,能夠在不增加成本的情況下,盡量利用系統原有的硬件資源,如溫度傳感器、總線獲得的驅動電流、或其它已有的傳感器如互感器電流、電壓等信號。因此,M.Doctor不局限于振動傳感器。
5 M.Doctor——工具箱
M.Doctor被設計為一個便攜式的工具箱,配置了強大的硬件和智能分析軟件,可以被用于機器現場的移動監測,去掉箱子,可被直接集成到機器控制系統中,作為機器功能的構成部分。
圖 4 M.Doctor 軟硬件一體方案構成
6 M.Doctor 應用場景舉例
通過大量的現場應用,下面僅以其中幾個典型場景簡單描述其應用。
(1)軸承預緊力不足
由于在傳動軸上的軸承,通常會因為鎖緊力不足,而導致較多的故障進而影響產品質量,這通常因為軸承鎖緊過程中的游隙而產生。M.Doctor通過對這類故障的信號進行模式的判別,經過多次的測試,形成對該類故障的推理能力。這種模式識別能力,可以為該類故障獲得 96.8%的檢出率、3.8%的誤檢率以及0% 的漏檢率。
圖 5 軸承預緊力
(2)地腳螺絲松動
對于高速(例如 500m/min 的印刷機)、高精度的機器,細微的機器振動都會對產品品質帶來影響,如在長期的運行以及地基維護不當時,地腳螺絲的松動會給機器帶來品質的損失。而這類故障通常不易被察覺(因為通常會將生產品質與工藝控制、機電傳動鏈的精度進行關聯),而忽視了實際上這種環境干擾帶來的問題。
通過M.Doctor的模式分析以及判斷,在對這類故障的識別上,M.Doctor 達到了100%的檢出率、0誤檢率,以及0漏檢率的優異表現。
圖 6 地腳螺絲松動場景
(3)軸承故障模式識別
在機電傳動系統中,電機本身的轉子與定子的間隙磁場完成驅動。但這種電機系統中的軸承成為了機械的瓶頸——它的磨損、潤滑不足會帶來電機的失效損耗,這是難以避免的。
M.Doctor通過對軸承的振動數據檢測與分析,可以獲得 98.6%的故障檢出率、5.6%的誤檢率,以及0漏檢。
圖 7 軸承故障模式識別
7 出乎意料的回報
對于預測性維護所帶來的好處,都是大家都所知道的,降低機器的非故障宕機、有效的維保計劃制定、更長的機器壽命、更穩定的生產……凡此種種。但是,在M.Doctor的開發與應用中,MITC的工程師發現它可能還有意想不到的用處,其中包括:
(1)機器安裝人員的開心時刻
M.Doctor在設備工廠內的安裝、調試時,還是給出了非常多的好處——如果 M.Doctor沒有報警顯示的時候,代表機器真的裝得非常完美了,可以去用戶那里“上班”了。這對于機器設計、安裝、現場調試人員來說是非常開心的一件事,因為,這代表他們又完美地安裝了一臺設備。
(2)究竟什么造成了設備的品質問題
大部分時候,現場人員容易把問題聚焦在品質分析這樣的“大問題”或者“關鍵技術點”,這當然不會有問題,但M.Doctor給人們的啟發是:有時候,可能就是“地腳螺絲松動”這樣的問題,會帶來機器運行的故障,而這些是AI在意想不到的地方告訴人們的。
(3)更聰明的機器
M.Doctor所代表的AI應用真正的潛力在于,它會越用越聰明——開始,它只是告訴你系統有問題,而未來,它會告訴你問題在哪里,究竟是什么問題。對它的投資,就像投資教育一樣,是高回報的!
中傳動網版權與免責聲明:
凡本網注明[來源:中國傳動網]的所有文字、圖片、音視和視頻文件,版權均為中國傳動網(www.siyutn.com)獨家所有。如需轉載請與0755-82949061聯系。任何媒體、網站或個人轉載使用時須注明來源“中國傳動網”,違反者本網將追究其法律責任。
本網轉載并注明其他來源的稿件,均來自互聯網或業內投稿人士,版權屬于原版權人。轉載請保留稿件來源及作者,禁止擅自篡改,違者自負版權法律責任。
如涉及作品內容、版權等問題,請在作品發表之日起一周內與本網聯系,否則視為放棄相關權利。

關注伺服與運動控制公眾號獲取更多資訊

關注直驅與傳動公眾號獲取更多資訊

關注中國傳動網公眾號獲取更多資訊
- 運動控制
- 伺服系統
- 機器視覺
- 機械傳動
- 編碼器
- 直驅系統
- 工業電源
- 電力電子
- 工業互聯
- 高壓變頻器
- 中低壓變頻器
- 傳感器
- 人機界面
- PLC
- 電氣聯接
- 工業機器人
- 低壓電器
- 機柜