Fall von Beschleunigungssensoren in Industrierobotern: Fehlererkennung

Fall von Beschleunigungssensoren in Industrierobotern: Fehlererkennung

Industrieroboter werden in der Fertigung, Montage und Logistik weit verbreitet.langfristige Verwendung kann zu Verschleiß der Bauteile führen, Lockerung oder Fehlfunktion, was zu Störungen führt.Beschleunigungssensoren bieten eine wirksame Lösung für die Fehlererkennung und vorbeugende Wartung durch Überwachung von Vibrationen und Beschleunigungsänderungen in Roboterkomponenten.

Anwendungsszenarien

1. Echtzeit-Vibrationsüberwachung

   • Mechanische Arme, Gelenke oder mobile Plattformen von Industrierobotern können während des Betriebs Vibrationen erzeugen.Abnormale Signale erkennen (e).z.B. übermäßige Schwingungsamplitude oder unregelmäßige Frequenz).

2. Fehlervorhersage und vorbeugende Wartung

   • Mechanische Bauteile können aufgrund von Lockerung, Verschleiß oder unzureichender Schmierung abnorme Vibrationen erzeugen.kombiniert mit Frequenzspektralanalysen und Algorithmen für maschinelles Lernen, können mögliche Störungen im Voraus vorhersagen und unerwartete Ausfallzeiten vermeiden.

3. Ermittlung von Aufprallereignissen

   • In Industrieumgebungen mit hoher Geschwindigkeit kann der Roboterarm plötzliche Einschläge oder Kollisionen erleben.Auslösung von Alarmen oder Notstopp zum Schutz der Ausrüstung und der Produktionslinie.

4. Optimierung der Bewegungsstabilität

   • Durch die Überwachung der Beschleunigungsdaten des Roboterarms oder der mobilen Plattform während des Betriebs helfen Beschleunigungsmessgeräte bei der Optimierung der Bewegungsbahnen und der Geschwindigkeitskontrolle.Verringerung unnötiger Vibrationen und Verbesserung der Verarbeitungsgenauigkeit und Effizienz.

Arbeitsprinzip

1. Datenerhebung

   • Beschleunigungssensoren werden an wichtigen mechanischen Komponenten installiert, um Beschleunigungsänderungen in den Achsen X, Y und Z in Echtzeit zu messen.

2. Signalverarbeitung

   • Die gesammelten Beschleunigungsdaten werden mit Hilfe von Algorithmen wie Fast Fourier Transform (FFT) einer Frequenzspektralanalyse unterzogen, um charakteristische Frequenzen und Amplituden der Vibrationen zu ermitteln.

3. Anomalienerkennung

   • Wenn die Vibrationsdaten vorgegebene Schwellenwerte überschreiten oder sich die Frequenzmuster ändern, erkennt das System dies als Anomalie und erzeugt eine Warnung.

4. Entscheidungsunterstützung

   • Durch die Kombination historischer Daten und Modelle für maschinelles Lernen kann das System die Wahrscheinlichkeit von Störungen vorhersagen und Wartungsempfehlungen geben.

Fallwirkung

1. Schnellere Fehlerreaktion

   • Die Echtzeitüberwachung von abnormalen Vibrationen ermöglicht eine schnelle Fehlererkennung und Ermittlung der betroffenen Komponenten, wodurch die Ausfallzeiten reduziert werden.

2. Verlängerte Lebensdauer der Ausrüstung

   • Eine frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme ermöglicht eine rechtzeitige Wartung, wodurch Verschleiß und Beschädigung von Komponenten minimiert werden.

3. Reduzierte Wartungskosten

   • Durch den Wechsel von der reaktiven auf die präventiven Wartung werden ungeplante Ausfallzeiten reduziert und die Reparaturkosten deutlich gesenkt.

4. Verbesserte Produktionseffizienz

   • Die Optimierung der Bewegungssteuerung und der Vibrationsunterdrückung verbessert die Genauigkeit und Stabilität der Maschine und sorgt dafür, dass die Produktionslinie effizient läuft.

Praktischer Fall: Überwachung der Vibration der Robotergelenke

Eine Herstellerfirma installierte hochpräzise Beschleunigungsmessgeräte an den Gelenken ihrer Roboterarme, um die Vibrationen während des Betriebs zu überwachen.

• Anfangsphase: Vibrationsdaten wurden erhoben, um ein Basismodell für den normalen Betrieb zu erstellen.
• Während des Betriebs: Die Sensoren entdeckten eine Abweichung der Schwingungsfrequenz an einem Gelenk, was auf mögliche Schmierprobleme hindeutet.
• Ausgang der Wartung: Eine rechtzeitige Schmierung erfolgte, bevor das Problem eskalierte, wodurch Schäden an den Gelenklagern vermieden und erhebliche Reparaturkosten eingespart wurden.

Beschleunigungsmesssensoren in Industrierobotern liefern genaue Echtzeitdaten zur Fehlererkennung und zur vorbeugenden Wartung.und Verbesserung der ProduktionseffizienzMit der Integration von Big Data und künstlicher Intelligenz werden Beschleunigungssensoren in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle bei der industriellen Automatisierung spielen.