1.5机械电子工程的应用
1.5.1状态监控
生产过程自动化的成功主要取决于过程监控的有效性以及控制系统。

一个自动化的工厂需要在不同层次的生产系统中有传感器。

传感器能够帮助生产过程克服无法预料的困难, 比如工件的公差的改变, 或者产品生产过程中由于一些困难所造成的改变。

智能人造系统运用自动化诊断系统来处理机械维修和过程操作控制。

状态监控被定义为机器状态的确定或设备状态的确定以及它们随时间变化的情况, 以便在任何特定时间内决定其状态。

机器的情况能够经过物理参数( 如刀具磨损、机器振动、噪声、温度、油污染和碎片) 来决定。

为这些参数的变化提供了一个变化的机器状态的指示。

如果机器状态得到适当的分析, 状态监控能够成为一个有价值的工具, 从而利用其建立一个能够对机械日常保养和预防机械故障。

能够测量和监控的诊断参数, 在预定的时间间隔连续。

在某些情况下, 测量的二次参数, 如压力差, 流量, 和功率能够影响信息的主要参数, 如振动, 噪声和腐蚀。

来自不同级别的来自由工厂提供自动化生产的支持。

传感器集成的自适应过程的控制能力在工厂, 制造业的管理水平, 管理水平, 或感觉水平和处理如图1-7所示的要求。

图1-7传感器分布在不同的生产水平
自动化工厂( 工厂监督)
生产管理水平( 过程控制)
控制级( 开闭回路控制)
个体水平( 距离传感器的轮廓, 形状, 图案等)
在感官层面上, 经常需要在生产过程中的任务是距离测量, 轮廓跟踪, 模式识别, 识别过程参数, 和机器诊断。

如图表1-2, 在制造机械的情况下, 传感器能够监测加工操作, 刀具的切削条件, 原料的可用性, 以及工作的进展。

传感器能够协助零件、工具和托盘的识别。

它们也可用于生产车间在预处理的情况下, 或在制造过程中的时间是在进步。

表1 -2 自动化制造参数的实例
图1-8显示机床状态监测的基本要素在生产过程中。

该监控系统能够提供数据, 在加工过程中产生的扭矩和其它数据的工具管理。

状态监测系统能够是2种类型。

1。

监控系统, 该系统显示了机器的条件, 使操作员能够作出决定。

2。

自适应控制特性的自动监测。

图1-8条件典型生产系统监控系统
如图1-9下图所示, 设备状态评价是用于检查刀具状态, 工件装配, 碰撞检测, 和刀具磨损监测, 而特征识别方法应用于检测零件类型、工件的形状、切削工具、类型的对齐, 与自然的托盘。

图1-9监测系统在机床
对机器的振动、温度、磨损振动、噪声信号的监测, 与机器的健康有很大关系。

轴承座振动水平的精确测量和轴与轴承之间的相对位移的测量, 能够提供有用的信息, 关于故障, 如不平衡, 错位, 缺乏润滑和磨损的机器。

在涡轮机械中, 共振和振动分析是一种诊断条件恶化的方法。

在球轴承中的振动频率能够提供一个有缺陷的和良好的球轴承之间的比较。

水平的振动和存在的附加峰是一个迹象表明的缺陷。

数字1-10和1-11显示典型的机电一体化系统。

温度也是一个有用的指标, 一台机器的情况。

在连续生产过程中, 机器故障会导致温度的偏差。

热电偶、 RTD、光学高温计、光纤仪表温度测量传感器。

热成像技术是一种技术, 其中的一个组件的热图像。

在这个过程中, 一个红外线摄像头是用来监测在涡轮机, 轴承, 管道, 炉衬, 和压力容器的温度模式。

在一个屏幕上, 显示任何异常情况( 如损坏的绝缘或局部温度积聚在轴承) 的热图像。

影响制造工艺成本的一个因素是刀具磨损。

越来越迟钝的刀具切削刃切削过程中的切削力增加。

另外, 磨损在机床能够提供信息的机器的现有条件。

监控的磨损和使用自适应优化方法能够提高制造工艺。

在汽车应用中, 可检测到与气缸接触的滑动件的活塞环或磨损。

直接测量磨损的机械工具是经过将一个电传感器的工
具提示和观察电阻率的变化。

声探针, 成像装置, 使用位置传感装置, 和光纤探头用于离线测量。

图1-10阴影手套
图1-11 nexan机器人
1.5.2在线监测
精益生产系统的重要性已经创造了一个机会, 智能自主检查, 制造和决策系统, 执行任务, 没有人为干预。

当前, 在2个不同的水平, 在产品工程周期保证质量。

#在产品设计阶段: 确保产品质量设计。

采用稳健设计方法。

#在最后检查阶段: 使用统计过程控制方法。

另一个层次的质量保证, 在线质量监测, 补充了强大的设计和统计控制方法。

在线系统完成了航空航天工业和微电子制造中的关键项目的连续质量检测。

100%检查确保所有产品的质量标准无误。

经过连接过程数据和质量数据, 实现自动故障校正。

质量监测为工业工厂提供了一种快速纠正问题的纠正措施的能力。

现代制造业的状态监测与故障诊断研究具有重要的现实意义。

这些提高质量和生产率, 防止损坏机械。

在一个经典的状态监测的实施, 传感器被部署到监视系统的状态, 以检测异常。

例如, 在机械轴承的振动频率谱的特性能够被用来作为一个指标的进步轴承磨损。

与专家知识有关的系统, 某些光谱成分的观察能够用来检测特定的故障机制的发病。

在线监测装置已经有很多年了, 但它们在工业上还是不普遍的。

当前的主要问题是设备的功能性和可靠性有限, 特别是当她们面临快速变化的生产条件时。

近几年来, 优化制造工艺的重大进展。

几种相关的方法包括立体匹配, 三维重建和神经网络的使用。

欧洲的基础程序智能设备的实时在线监测、诊断、和加工过程的控制( idmar) 一直努力把科学家、机床制造商, 在信号处理专家, 监测设备和传感器的开发, 以及从金属切削行业终端用户。

这个网络帮助欧洲工业部门经过削减成本, 增加产品和过程质量来实现或保持全球竞争力, 同时提供灵活性。

在诸如医疗保健, 基于互联网的系统等领域的证据为基础的诊断帮助医生确定
病人症状的可能原因。

一个这样的统计诊断助理, 所谓的”伊莎贝尔”, 是由一个父亲谁试图改变的诊断系统, 受影响她的女儿( 伊莎贝尔) 的方式被对待。

这个系统基本上是一个直观的系统, 需要优势的所有先前的诊断, 并提供了统计
上最有可能的疾病( 故障) 和治疗( 修复) 。

基于状态的维修信息系统在军队中的应用军事应用。

该系统具有集成从车载传感器信息的能力和诊断设备, 发展舰
队广泛的物流和态势感知, 实施以状态为基础的维修服务, 将增强战术的操作性和有效性和战斗车辆。

1.5.3基于模型的制造
基于模型的监测系统一般使用一组建模方程和估计算法( 如状态观测器) 来估计的信号重要的机器性能。

在基于模型的监测, 模型的目的是代表的行为的结构也感测到的外部和记录。

本地传感器提供了一个与测量相关的输出信号, 模型输出和实际输出信号之间的差提供了一个简洁的机制, 将诊断, 这是一个有吸引力的替代经验基于规则的决策系统。

图1-12给出一个基于智能模型的制造系统通用图。

图1-12模型监控系统
图1-12图也显示控制器适用于处理命令这样的各种感测值( 相关的机器和/或工艺性能) 被维护( 或调节) 所需的值。

远程传感器能够感觉到一些诊断信号难以访问位置。

在某些情况下, 估计算法的基础上的系统利益结构与信号。

建模程序( 基于以前的一些知识) 用于产生简单, 准确的模型, 以提高估计精度。

开放式体系结构的机电一体化系统过程和机床状态监测是提高自动化程度的关键, 因此, 提高生产率的关键在制造业。

此功能的一个先决条件是在该功能的开放接口数控内核。

今天, 开放式数控内核接口的控制, 但在市场上, 可是, 这些接口是供应商特定的解决方案, 不允许重复使用的监控软件不同的控件。

模块化, 开放式的架构机控制器的发展, 如图所示图1-13的下一页, 对现有系统
的改进, 克服了这些限制与供应商中立的开放实时接口的集成监控功能到控制器。

这一趋势也在加快智能化的使用制造业的传感器。

智能控制系统的传感器能够用来评估, 控制生产过程, 并提供一个连接到基础设计。

制造业的多元环境过程一般不会产生良好的分析模型的过程。

然而, 额外的
信息一般会产生作为制造自动化引进的结果一种典型的植物地板, 数据可用于建模。

仔细收集数据在一个可视化的模拟环境中使用的知识基础, 使有可能集成的设计, 控制和检查, 以及规划活动。

图1-14显示一个集成框架异构系统, 它涉及到一台机床的位置和速度控制, 本地检查的过程, 全局检查的整体过程, 最后, 分类。

图1-13机电系统的开放式平台
图1-14框架整合异构系统
1.5.4监控结构。