SBDQ-205B工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)
一、試驗(yàn)臺(tái)總體方案
工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)是用于主流工業(yè)終端設(shè)備的多狀態(tài)（健康、亞健康、非健康）運(yùn)行的試驗(yàn)、測(cè)試、驗(yàn)證系統(tǒng)，并對(duì)過(guò)程中進(jìn)行故出現(xiàn)影響健康狀態(tài)特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，滿足對(duì)工業(yè)智能運(yùn)維常見(jiàn)故障特征信號(hào)、機(jī)電設(shè)備故障監(jiān)測(cè)手段熟悉和了解，同時(shí)平臺(tái)熔接當(dāng)前智能化工廠執(zhí)行終端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)特征原理到真實(shí)應(yīng)用的直接輸出。同時(shí)過(guò)程中所有參數(shù)采用數(shù)字引擎驅(qū)動(dòng)，嵌入預(yù)警和預(yù)測(cè)模型等算法，滿足機(jī)電設(shè)備健康狀態(tài)感知、服役健康影響因素、智能運(yùn)維體系建設(shè)的科研需求。
二、工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)總體目標(biāo)
本平臺(tái)針對(duì)工業(yè)智能化運(yùn)維的科研需求，實(shí)現(xiàn)三大重要目標(biāo)：
1）對(duì)工業(yè)傳動(dòng)裝備常見(jiàn)的故障進(jìn)行特征植入；
2）對(duì)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的特征進(jìn)行感知；
3）搭建多元數(shù)據(jù)輸入和補(bǔ)償下的健康狀態(tài)模型
工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)具有以下功能：
1）工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)對(duì)機(jī)電裝備的電機(jī)、支撐、傳動(dòng)、負(fù)載、環(huán)境工況整體部分進(jìn)行全系預(yù)設(shè)，同時(shí)配置工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集終端用于平臺(tái)數(shù)據(jù)的接入和輸出。平臺(tái)具備不對(duì)中、不平衡、軸系異常、摩擦副異常磨損、動(dòng)態(tài)負(fù)荷等故障的植入。
2）利用該平臺(tái)結(jié)合機(jī)器視覺(jué)、紅外熱像、振動(dòng)、噪聲、、軸心軌跡、電機(jī)特征和摩擦磨損等在線監(jiān)測(cè)手段，進(jìn)行過(guò)程中特征的捕獲。
3）建立三維數(shù)字孿生模型，具有與實(shí)際設(shè)備交互功能；可將Ansys處理后的模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)結(jié)合顯示；自動(dòng)讀取工控機(jī)或服務(wù)器內(nèi)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)格式解析為通用性數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)發(fā)送和下載，可將平臺(tái)內(nèi)解析后的數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)格式通過(guò)Json或CSV格式進(jìn)行傳輸和下載。
4）采用多種算法進(jìn)行健康狀態(tài)識(shí)別模型的搭建訓(xùn)練，并依據(jù)模型特征進(jìn)行不同工況下的驗(yàn)證測(cè)試。
三、工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)建設(shè)內(nèi)容
3.1平臺(tái)實(shí)施邏輯
3.2運(yùn)行部分
本部分主要由幾部分構(gòu)成：驅(qū)動(dòng)部分、支撐部分、傳動(dòng)部分、加載部分、潤(rùn)滑工況部分、傳感部分、試驗(yàn)防護(hù)措施部分等組成。
3.3感知部分
采用熱成像、機(jī)器視覺(jué)、振動(dòng)、顯微成像、動(dòng)態(tài)扭矩等常規(guī)手段對(duì)工業(yè)設(shè)備運(yùn)行中的特征進(jìn)行捕獲。
3.4交互部分
平臺(tái)采用數(shù)字模型的形式進(jìn)行顯示，過(guò)程中同步動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)具備模型接入端口，進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)的接入運(yùn)算。
四、工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)相關(guān)參數(shù)
4.1基礎(chǔ)部分參數(shù)表 |
名稱(chēng) | 分項(xiàng) | 實(shí)現(xiàn)方式 | 相關(guān)參數(shù) |
運(yùn)行部分 | 驅(qū)動(dòng) | 變頻電機(jī) | 功率5.5kw 轉(zhuǎn)速1440r/min，電壓380V，電流11.7A，軸直徑38mm，輸出扭矩37N.m |
加載 | 磁粉制動(dòng) | 額定扭矩100N.m，電壓24V，電流2.4A，轉(zhuǎn)軸直徑35mm |
支撐 | 軸承座+軸承 | 旋轉(zhuǎn)軸直徑35mm；軸承座型號(hào)為UCPH207 |
傳動(dòng) | 軸系傳動(dòng) | 旋轉(zhuǎn)軸直徑35mm |
齒輪箱傳動(dòng) | 平行軸、星型傳動(dòng)；速比3:1； 軸徑20mm |
潤(rùn)滑 | 循環(huán)供油 | 容積10L；壓力0.2-0.6Mpa； 油溫20-60℃ |
感知部分 | 機(jī)器視覺(jué) | 機(jī)械臂+雙目相機(jī) | 1.主要由機(jī)械臂、雙目相機(jī)、相機(jī)支架、通訊電纜等組成，可對(duì)顏色、形狀、文字進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，可獨(dú)立使用也可以與其他模塊配合使用； 2.雙目深度相機(jī)采用嵌入式硬件平臺(tái)，可進(jìn)行高速的圖像處理，植入高精度定位與測(cè)量算法； 3.具備紅外測(cè)距功能； 4.分辨率：1920x1080像素分辨率； 5.傳感器：1/2.5”彩色傳感器，幀緩存：32M； 6.通訊接口：RJ45千兆以太網(wǎng)； 7.機(jī)械臂參數(shù)：工作范圍：≥800 mm；有效負(fù)荷：≥5 kg；自由度：6個(gè)；重復(fù)定位精度：±0.02 mm； |
紅外成像 | 紅外成像相機(jī) | 1.探測(cè)器像素：640×480;探測(cè)器像元尺寸： 17μm，響應(yīng)波長(zhǎng)范圍：7-14μm； 2.結(jié)構(gòu)：鏡頭、顯示屏可旋轉(zhuǎn)，顯示屏90°旋轉(zhuǎn)，鏡頭旋轉(zhuǎn)可達(dá)180°； 3.測(cè)溫范圍：-40到700℃，300℃-2000℃（加裝高溫鏡頭）； 4.調(diào)焦：連續(xù)自動(dòng)對(duì)焦/激光自動(dòng)聚焦等方式； 5.幀頻：30Hz； |
顯微成像 | 傳感模塊 | 1.最大流體溫度：85℃； 2.最大流體壓力0.2Mpa； 3.磨粒監(jiān)測(cè)范圍20-800微米； 4.檢測(cè)磨粒粒徑精度：±5um； 5.磨粒顏色識(shí)別：紅、黃、銀白、黑四種顏色識(shí)別； 6.磨粒形狀識(shí)別：圓型、橢圓、長(zhǎng)條、月牙； |
振動(dòng) | 傳感模塊 | 1.輸入通道：4個(gè)模擬通道＋1個(gè)相位通道; 2.輸入信號(hào)：模擬通道：可接ICP加速度，聲傳感器，速度，電渦流位移傳感器；相位通道：脈沖/轉(zhuǎn)速（RPM、觸發(fā)、相位）； 3.采樣頻率：不低于51.2KHz/通道； 4.分析頻率：20KHz/通道； 動(dòng)態(tài)范圍：130dB； |
噪聲 | 傳感模塊 | 1.測(cè)量誤差 ： +/- 1.5dB轉(zhuǎn)換精度 2.加權(quán)動(dòng)態(tài)測(cè)量范圍 ：30dB to 120dB 3.頻率響應(yīng)：35 Hz to 20KHz 4.工作及存儲(chǔ)溫度 ：-10 -----60℃ 5.工作及存儲(chǔ)濕度：10 ----- 90RH% |
其它參數(shù) |
硬件及性能 總重：＜1000Kg 控制方式：程控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)方式：文件存儲(chǔ) 總功率：6kw 供電電壓：AC220 外形尺寸1200×2400×1400mm |
4.2故障預(yù)植入分項(xiàng)表 |
分項(xiàng)名稱(chēng) | 故障植入類(lèi)型 |
滾動(dòng)軸承故障 | 內(nèi)圈故障（裂紋、凹點(diǎn)） 外圈故障（裂紋、凹點(diǎn)） 保持架故障 滾動(dòng)體故障（裂紋、剝落） 滑動(dòng)軸承瓦塊涂層剝落 | 單一故障+組合故障 |
齒輪故障 | 彎曲疲勞與斷齒 齒面接觸疲勞 齒面膠合和擦傷 齒面點(diǎn)蝕剝落 | 單一故障+組合故障 |
傳動(dòng)軸故障 | 不對(duì)中 不平衡 軸心偏移 軸塑性變形 | 單一故障 |
五、工業(yè)智能裝備性能健康感知及驗(yàn)證科研終端平臺(tái)特色及輸出
5.1多工況下工業(yè)設(shè)備全壽命周期模擬
5.2機(jī)器視覺(jué)感知引導(dǎo)下的多傳感融合
5.3基于數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)引擎訓(xùn)練下的健康感知模型
5.4基于數(shù)字孿生的真實(shí)場(chǎng)景特征數(shù)據(jù)數(shù)字展現(xiàn)
