CN109277515A - 一种智能轮毂锻压***及工艺 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能轮毂锻压***及工艺,包括将材料进行预热至430℃~470℃的预热单元;将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯的锻压单元;将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂的旋压单元;在上述各个单元内设置传感器组,以及与所述传感器组连接的网络中心。本发明通过网络中心通过对各传感器采集的数据进行处理,将各设备的运行信息传输至车间屏幕,实时显示各设备的状态,方便及时作出调整。通过智能设备资源优化配置和重组,大幅提高设备的利用率,构建网络化数控车间生产现场的信息数据交换平台。
Description
技术领域
本发明涉及智能轮毂制造技术领域,尤其涉及一种智能轮毂锻压***及工艺。
背景技术
随着物联网的兴起,利用先进的传感技术、信息技术和智能技术改造传统制造业,不但能够创新企业生产和管理模式、显著降低运营成本,还能实现与上下游的横向集成、适应先进的供应链体系,意义重大。
对传统制造业应用智能制造新模式,最好在新车间尚未完全建成时介入,直接建成数字化车间。否则,等到车间按传统制造业模式建成投产、管理方式磨合成熟,再行改造势必费时费财,更会在瞬息万变的市场竞争中落于下风。
铝合金行业正处在这样一个机遇与陷阱并存的关口。当前我国铝合金制造新工艺迅猛发展,大量新生产线在建或拟建,尤其在汽车零部件领域。如不及时应用并推广智能制造新模式,则又会走回低端制造的老路,导致巨量投资不能收到本应有的回报,更贻误宝贵的发展时机。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能轮毂锻压***及工艺,用以克服上述技术缺陷。
为实现上述目的,本发明提供一种智能轮毂锻压***,包括将材料进行预热至430℃~470℃的预热单元;
将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯的锻压单元;
将将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂的旋压单元;
在上述各个单元内设置传感器组,以及与所述传感器组连接的网络中心。
进一步地,所述网络中心包括一分组单元,其对各个加工单元内的传感器采集的数据进行分组整理,其中,每个单元内设置6个传感器,分别每两个设置在相邻近的区域内,作为一二维组电流的两个维度值;
通过锻压单元、旋压单元之间的信息采集及处理进行说明,相邻两个处理单元均通过各计算方法进行信息处理;锻压单元、旋压单元内的6个传感器,按照标号1-12,分别标记为6组二维电流组,其中的第一、二传感器为第一组,第三、四传感器为第二组,第五、六传感器为第三组;第七、八传感器为第四组,第九、十传感器为第五组,第十一、十二传感器为第六组,所述分组单元315将采集的电流信号按照上述分组将三组二维电流矩阵进行整理得到矩阵(i1,i2)、(i3,i4)、(i5,i6)、(i7,i8)、(i9,i10)、(i11,i12);
所述网络中心还包括一数据采集控制单元,其将采集的各组二维电流矩阵进行一冗余判断;所述网络中心还包括一比较模块,其对所有数据采集模块内存储的电流采集信号进行运算处理,分别计算得出一重合度Pn,并将其传输至所述逻辑控制模块内,其中第一组二维电流矩阵和第二组二维电流矩阵,所述比较模块按照下述公式(1)计算该两组二维电流矩阵信号中电流的重合度P21,
式中,P21表示每两组电流的重合度,i1和i2分别表示所述第一组二维电流矩阵的电流值,i1表示第一传感器的采样值,i2表示第二传感器的采样值;i3和i4分别表示所述第二组二维电流矩阵的电流值,i3表示第三传感器的采样值,i4表示第四传感器的采样值;T表示均方差运算,I表示积分运算。
本发明还提供一种具有权利要求1-2任一项所述的智能轮毂锻压制作工艺,包括:
通过预热单元将材料进行预热至430℃~470℃;
通过锻压单元将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯;
通过旋压单元将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂;
通过设置在各个加工中心内的传感器采集各设备情况,并传输至网络中心进行处理。
与现有技术相比本发明的有意效果在于,本发明智能轮毂锻压***及工艺,通过建造锻旋铝合金轮毂数字化车间,通过智能制造模式显著降低运营成本,提升产品质量稳定性。
进一步地,通过运用现场数据采集、信息集成及人工智能技术,实现各工序高效协同工作、生产全流程整体优化,从而提高生产效率和能源利用率;
进一步地,通过运用现场数据采集、信息集成及在线视觉检测技术,实现对工艺过程参数的全面掌控,从而提高质量稳定性,并能持续改进工艺;
进一步地,通过增加智能传感器以及各单机设备的控制***和各质检单元信息***的互联互通,建立信息物理融合***的网络环境;基于面向服务架构的,以在线检测、质量分析、质量追溯、设备工具物耗数据、能耗数据为核心的车间制造执行***的实现;将实现制造过程整体最优化需要的各关键生产工序或设备或质检工序的工艺参数、工艺过程参数、工艺结果参数的信息进行采集和集成高温、复杂环境下,锻件产品在线视觉抽检与可追溯的实现
附图说明
图1为本发明的基于智能制造的锻旋铝合金轮毂制造***的功能示意图;
图2为本发明的智能轮毂锻压***的功能示意图;
图3为本发明的智能轮毂锻压工艺的流程图。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非旨在限制本发明的保护范围。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系,这仅仅是为了便于描述,而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外,还需要说明的是,在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示,其为本发明的智能轮毂锻压***的结构示意图,本实施例***包括对板材进行处理或对轮毂进行加工的各个加工单元及设置在各加工单元内的传感器组,以及与所述传感器组连接的网络中心,其中,
本实施的各加工单元包括:对铝棒进行切割和加工的切棒加热单元,通过该过程,完成对轮毂型材的选择和处理;对所述切棒加热单元进行锻造扩口的锻造扩口旋压单元,在该过程中,采用铝合金6061Φ254-Φ305锻坯加热到450℃左右,放到锻压模具中一次锻压到所需工件尺寸,满足下道工序的工艺和车轮成品性能指标,其性能指标:抗拉强度340Mpa,屈服强度300Mpa,延伸率>15-18%;通过固熔炉对锻造扩口后的锻坯进行热处理的热处理单元;对经过热处理后的锻坯进行机加工的锻压单元;对加工后的轮毂进行去毛刺的去毛刺单元;对轮毂进行渗透处理的旋压单元;对轮毂进行打标的打标单元以及对轮毂进行打包的打包单元。
所述网络中心通过对各传感器采集的数据进行处理,将各设备的运行信息传输至车间屏幕,实时显示各设备的状态,方便及时作出调整。通过智能设备资源优化配置和重组,大幅提高设备的利用率,构建网络化数控车间生产现场的信息数据交换平台。
请参阅图2所示,其为本发明的智能轮毂锻压***的功能示意图,包括将材料进行预热至430℃~470℃的预热单元;将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯的锻压单元;将将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂的旋压单元。
具体而言,本发明实施例的网络中心包括一分组单元,其对各个加工单元内的传感器采集的数据进行分组整理,其中,每个单元内设置6个传感器,分别每两个设置在相邻近的区域内,作为一二维组电流的两个维度值。
在本实施例中,通过锻压单元、旋压单元之间的信息采集及处理进行说明,相邻两个处理单元均通过各计算方法进行信息处理;锻压单元、旋压单元内的6个传感器,按照标号1-12,分别标记为6组二维电流组,其中的第一、二传感器为第一组,第三、四传感器为第二组,第五、六传感器为第三组;第七、八传感器为第四组,第九、十传感器为第五组,第十一、十二传感器为第六组,所述分组单元315将采集的电流信号按照上述分组将三组二维电流矩阵进行整理得到矩阵(i1,i2)、(i3,i4)、(i5,i6)、(i7,i8)、(i9,i10)、(i11,i12)。
在本发明中并不局限于上述传感器为12个,其可以为任意偶数m(m≥6)个,所述分组单元仍按照上述分组方式将每邻近区域的两电流信号进行分组,分成m/2个二维电流矩阵。
所分组单元按照二维矩阵将上述锻压单元、旋压单元的偶数个传感器的采集数据进行分组整理得到二维电流矩阵,便于装置进行软件控制,判断准确、快速。
所述网络中心还包括一数据采集控制单元,其将采集的各组二维电流矩阵进行一冗余判断,根据判断结果进行相应控制,在本实施例中为多余度的冗余判定。
所述网络中心还包括一比较模块,其对所有数据采集模块内存储的电流采集信号进行运算处理,分别计算得出一重合度Pn,并将其传输至所述逻辑控制模块内,现以第一组二维电流矩阵和第二组二维电流矩阵进行说明,所述比较模块按照下述公式(2)计算该两组二维电流矩阵信号中电流的重合度P21,
式中,P21表示每两组电流的重合度,i1和i2分别表示所述第一组二维电流矩阵的电流值,i1表示第一传感器的采样值,i2表示第二传感器的采样值;i3和i4分别表示所述第二组二维电流矩阵的电流值,i3表示第三传感器的采样值,i4表示第四传感器的采样值;T表示均方差运算,I表示积分运算。
同理第一组二维电流矩阵和第三组二维电流矩阵按照下述公式(3)进行重合度计算P31,
式中,P31表示每两组电流的重合度,i1和i2分别表示所述第一组二维电流矩阵的电流值,i1表示第一传感器的采样值,i2表示第二传感器的采样值;i5和i6分别表示所述第三组二维电流矩阵的电流值,i5表示第五传感器的采样值,i6表示第六传感器的采样值;T表示均方差运算,I表示积分运算。
第二组二维电流矩阵和第三组二维电流矩阵按照下述公式(4)进行重合度计算P32,
式中,P32表示每两组电流的重合度,i3和i4分别表示所述第二组二维电流矩阵的电流值,i3表示第一传感器的采样值,i4表示第二传感器的采样值;i5和i6分别表示所述第三组二维电流矩阵的电流值,i5表示第五传感器的采样值,i6表示第六传感器的采样值;T表示均方差运算,I表示积分运算。
同理,将上述各组二维电流矩阵分别进行重合度计算,得出15个重合度值。
在本发明中并不局限于上述传感器为12个,其可以为任意偶数m(m≥6)个,分成m/2个二维电流矩阵,每两组矩阵之间进行一重合度计算即可。上述两两计算重合度的方式,能够准确判断浓度超标的位置,判断结果易于进行显示,提高可视化。
所述比较模块将上述重合度两两做差值并取绝对值,计算出结果后,将信号重合度与差值绝对值计算结果传输至所述逻辑控制模块内。
所述逻辑控制模块为一MCU处理器或一PLC,其集成在一控制柜中;所述存储模,其内存储有一重合度阈值P0和一标准浓度值δ1和δ2,所述逻辑控制模块将所述计算所得的重合度绝对值差值与重合度阈值P0进行比对,若所述重合度绝对值差值大于阈值,则断定其中两组传感器的位置处的信号检测出现偏差,检测结果可能出现偏差,最终传输至网络中心的各设备的检测信息存在差异。
在本实施例中,所述重合度阈值P0取值为0.95。
本实施例中,基于智能制造的锻旋铝合金制造工艺包括:
通过切棒加热单元对铝棒进行切割和加工;
通过锻造扩口旋压单元对所述切棒加热单元加工的材料进行锻造扩口;
通过热处理单元在固熔炉内对锻造扩口后的锻坯进行热处理;
通过锻压单元对热处理后的锻坯内进行机加工;
通过去毛刺单元对加工后的轮毂进行去毛刺;
通过旋压单元对轮毂进行渗透处理;
通过打标单元对轮毂进行打标;
通过打包单元对轮毂进行打包;
通过设置在各个加工中心内的传感器采集各设备情况,并传输至网络中心进行处理。
所述网络中心通过对各传感器采集的数据进行处理,将各设备的运行信息传输至车间屏幕,实时显示各设备的状态,方便及时作出调整。通过智能设备资源优化配置和重组,大幅提高设备的利用率,构建网络化数控车间生产现场的信息数据交换平台。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种智能轮毂锻压***,其特征在于,包括将材料进行预热至430℃~470℃的预热单元;
将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯的锻压单元;
将将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂的旋压单元;
在上述各个单元内设置传感器组,以及与所述传感器组连接的网络中心。
2.根据权利要求1所述的智能轮毂锻压***,其特征在于,所述网络中心包括一分组单元,其对各个加工单元内的传感器采集的数据进行分组整理,其中,每个单元内设置6个传感器,分别每两个设置在相邻近的区域内,作为一二维组电流的两个维度值;
通过锻压单元、旋压单元之间的信息采集及处理进行说明,相邻两个处理单元均通过各计算方法进行信息处理;锻压单元、旋压单元内的6个传感器,按照标号1-12,分别标记为6组二维电流组,其中的第一、二传感器为第一组,第三、四传感器为第二组,第五、六传感器为第三组;第七、八传感器为第四组,第九、十传感器为第五组,第十一、十二传感器为第六组,所述分组单元315将采集的电流信号按照上述分组将三组二维电流矩阵进行整理得到矩阵(i1,i2)、(i3,i4)、(i5,i6)、(i7,i8)、(i9,i10)、(i11,i12);
所述网络中心还包括一数据采集控制单元,其将采集的各组二维电流矩阵进行一冗余判断;所述网络中心还包括一比较模块,其对所有数据采集模块内存储的电流采集信号进行运算处理,分别计算得出一重合度Pn,并将其传输至所述逻辑控制模块内,其中第一组二维电流矩阵和第二组二维电流矩阵,所述比较模块按照下述公式(1)计算该两组二维电流矩阵信号中电流的重合度P21,
式中,P21表示每两组电流的重合度,i1和i2分别表示所述第一组二维电流矩阵的电流值,i1表示第一传感器的采样值,i2表示第二传感器的采样值;i3和i4分别表示所述第二组二维电流矩阵的电流值,i3表示第三传感器的采样值,i4表示第四传感器的采样值;T表示均方差运算,I表示积分运算。
3.一种具有权利要求1-2任一项所述的智能轮毂锻压制作工艺,其特征在于,包括:
通过预热单元将材料进行预热至430℃~470℃;
通过锻压单元将上述经过预热的坯料放入至模具中,用锻压机进行锻压,得到铝合金轮毂锻压毛坯;
通过旋压单元将铝合金轮毂锻压毛坯放入旋压机中进行旋压成形,再经过热处理和机加工,得到成品锻旋铝合金轮毂;
通过设置在各个加工中心内的传感器采集各设备情况,并传输至网络中心进行处理。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103481029A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-01-01 | 浙江巨科铝业有限公司 | 一种锻旋铝合金轮毂的制备方法 |
CN103817495A (zh) * | 2014-03-05 | 2014-05-28 | 浙江巨科实业有限公司 | 铝合金轮毂的制造方法 |
CN105319156A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-02-10 | 北京中科紫鑫科技有限责任公司 | 一种基于ccd相机调整的dna图像采集测序*** |
CN105400689A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-03-16 | 北京中科紫鑫科技有限责任公司 | 一种应用于dna测序的图像处理*** |
CN105896562A (zh) * | 2016-05-26 | 2016-08-24 | 吕世全 | 一种电力终端功率因数智能组合控制***及冗余判断方法 |
-
2017
- 2017-07-19 CN CN201710591003.0A patent/CN109277515A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103481029A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-01-01 | 浙江巨科铝业有限公司 | 一种锻旋铝合金轮毂的制备方法 |
CN103817495A (zh) * | 2014-03-05 | 2014-05-28 | 浙江巨科实业有限公司 | 铝合金轮毂的制造方法 |
CN105319156A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-02-10 | 北京中科紫鑫科技有限责任公司 | 一种基于ccd相机调整的dna图像采集测序*** |
CN105400689A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-03-16 | 北京中科紫鑫科技有限责任公司 | 一种应用于dna测序的图像处理*** |
CN105896562A (zh) * | 2016-05-26 | 2016-08-24 | 吕世全 | 一种电力终端功率因数智能组合控制***及冗余判断方法 |
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