CN114136570A - 一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，通过将预测性维护获取的基础数据进行算法和功能的拓展，对生产原材料的高低进行自动评估，该评估结果可以用于生产企业进货原料的参考依据，也可以作为传统预测性维护中设备寿命的评估参数，进一步提升对设备某部件寿命的预估准确性，还可以与最终产品质量形成联动关系，进一步挖掘原料质量与产品质量之间的对应关系，发展成为新一代预测性维护的核心技术，为生产制造企业带来多方面的效益。
Description
技术领域
本发明涉及预测性维护技术领域，尤其涉及一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法。
背景技术
在制造环境中采用预测性维护之前，专业人员和机器操作员必须经常定期安排维护时间，以便确定可能需要维修的内容。很多人认为，所有手动安排的机器维护中有一半实际上是徒劳的。考虑到这种形式的维护还占用了大量资源，时间和生产力，许多生产专业人士已从这种方法转向利用物联网技术来监视生产线上的机器状况、简化维护计划并收集实时数据，这意味着制造商可以降低成本，最大化产量并提高产品质量。并且传统的预测性维护监测***主要针对设备的部件寿命进行分析预估，对生产原料对设备寿命和最终产品的影响并没有涉及。
目前预测性维护***主要是利用设备运行的状态信息、环境信息等各种数据，结合设备的故障数据进行跟踪分解，设计算法建立数理统计模型后进行模式匹配，对故障进行预测。然而这种方法的应用存在较大的局限性，由于工业现场数据的缺乏也可能导致预警错误率较高。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，本发明对传统的预测性维护***只针对设备故障的应用场景进行拓展，在通过传统的预测性维护***采集数据并进行分析后，提出一种基于预测性维护数据的判断干电池生产原料质量高低的鉴别方法，帮助生产企业建立生产原料的批次质量管理体系，同时根据不同原材料的软硬程度对机器设备的累积磨损存在差异，又反向提高了预测性维护中对设备故障预警的准确率。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，包括以下步骤：
步骤1，安装振动采集传感器在干电池生产线的“锰环复压”设备上；
步骤2，在正常生产过程中，生产过程的振动传感器在X、Y、Z轴向的振幅、速度、加速度基础状态数据，将在时间t1处产生的X轴振幅记为VX1，在时间t2处产生的X轴振幅记为VX2，在时间tn处产生的X轴振幅记为VXn，根据同样方式获得Y轴和Z轴的数据记录；
步骤3，计算基础振动引起的振幅基准特征数据；
步骤4，计算一段时间内Z轴振幅特征数据；
步骤5，映射原料质量与Z轴特征数据之间的关系；
步骤6，当设备运行时，根据Z轴特征迅速获得原料质量状况。
进一步方案为，所述步骤3中，计算在设备工作过程中产生的单次基础振动引起的振幅基准特征数据Vi，
计算由设备工作过程中产生的基础振动引起的振幅基准特征数据Vbase，
进一步方案为，所述步骤4中，
获得设备工作过程中由原材料引起的Z轴振幅特征数据Zi，
Zi＝VZi-Vbase；
将Zi归一化到[0,1]范围内，得到zi，
求出t1到tn时间段内的Z轴振幅特征数据平均值z；
进一步方案为，所述步骤5中，根据在历史生产过程中记录下的原材料好坏情况和当时计算出的z的不同数值，将z的取值区间与企业对原材料好坏的检测结论进行映射，划分出低、中、高质量的原材料在z上的阈值区间。
本发明的有益效果在于：
本发明的一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，通过将预测性维护获取的基础数据进行算法和功能的拓展，对生产原材料的高低进行自动评估，该评估结果可以用于生产企业进货原料的参考依据，也可以作为传统预测性维护中设备寿命的评估参数，进一步提升对设备某部件寿命的预估准确性，还可以与最终产品质量形成联动关系，进一步挖掘原料质量与产品质量之间的对应关系，发展成为新一代预测性维护的核心技术，为生产制造企业带来多方面的效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要实用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
在任一实施例中，如图1所示，本发明的一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，包括：
安装振动采集传感器在干电池生产线的“锰环复压”设备上；
在正常生产过程中，采集较长时间(3个月以上)的振动传感器在X、Y、Z轴向的振幅、速度、加速度等基础状态数据，将在时间t1处产生的X轴振幅记为VX1，在时间t2处产生的X轴振幅记为VX2，在时间tn处产生的X轴振幅记为VXn，Y轴和Z轴的记法与X轴类似；
计算在设备工作过程中产生的单次基础振动引起的振幅基准特征数据Vi，
计算由设备工作过程中产生的基础振动引起的振幅基准特征数据Vbase，
获得设备工作过程中由原材料引起的Z轴振幅特征数据Zi，
Zi＝VZi-Vbase
将Zi归一化到[0,1]范围内，得到zi，
求出一段时间内(例如10分钟，时间从t1到tn)的Z轴振幅特征数据平均值z,
根据在历史生产过程中记录下的原材料好坏情况和当时计算出的z的不同数值(该设备主要动作是将锰环下压到电池壳内，不同质量的锰粉原料对Z轴的振动敏感，因此将Z轴振幅特征数据平均值z作为原材料好坏的主要判断依据)，将z的取值区间与企业对原材料好坏的检测结论进行映射，划分出低、中、高质量的原材料在z上的阈值区间，例如：高质量原料对应z的取值为0-0.2，中等质量原料对应z的取值为0.2-0.6，低质量原料对应z的取值为0.6-1(示例如表1)；
表1 Z轴特征数据与原料状态和对设备寿命的影响因数之间的对应关系示例
| Z轴特征数据z | 原料状态 | 对设备寿命的影响因数 |
| 0.1 | 空载 | 0.15 |
| 0.2 | 空载 | 0.15 |
| 0.3 | 质量高 | 0.2 |
| 0.4 | 质量高 | 0.2 |
| 0.5 | 质量高 | 0.3 |
| 0.6 | 质量中等 | 0.4 |
| 0.7 | 质量中等 | 0.4 |
| 0.8 | 质量低 | 0.5 |
| 0.9 | 质量低 | 0.5 |
| 1 | 质量低 | 0.6 |
当设备后续运行时，根据Z轴特征迅速获得原料质量状况。
本发明对传统的预测性维护***只针对设备故障的应用场景进行拓展，在通过传统的预测性维护***采集数据并进行分析后，提出一种基于预测性维护数据的判断干电池生产原料质量高低的鉴别方法，帮助生产企业建立生产原料的批次质量管理体系，同时根据不同原材料的软硬程度对机器设备的累积磨损存在差异，又反向提高了预测性维护中对设备故障预警的准确率。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (4)
1.一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，安装振动采集传感器在干电池生产线的“锰环复压”设备上；
步骤2，在正常生产过程中，生产过程的振动传感器在X、Y、Z轴向的振幅、速度、加速度基础状态数据，将在时间t1处产生的X轴振幅记为VX1，在时间t2处产生的X轴振幅记为VX2，在时间tn处产生的X轴振幅记为VXn，根据同样方式获得Y轴和Z轴的数据记录；
步骤3，计算基础振动引起的振幅基准特征数据；
步骤4，计算一段时间内Z轴振幅特征数据；
步骤5，映射原料质量与Z轴特征数据之间的关系；
步骤6，当设备运行时，根据Z轴特征迅速获得原料质量状况。
2.如权利要求1所述的一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，其特征在于，所述步骤3中，计算在设备工作过程中产生的单次基础振动引起的振幅基准特征数据Vi，
计算由设备工作过程中产生的基础振动引起的振幅基准特征数据Vbase，
3.如权利要求1所述的一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，其特征在于，所述步骤4中，
获得设备工作过程中由原材料引起的Z轴振幅特征数据Zi，
Zi＝VZi-Vbase；
将Zi归一化到[0，1]范围内，得到zi，
求出t1到tn时间段内的Z轴振幅特征数据平均值z；
4.如权利要求1所述的一种基于预测性维护数据的原料质量鉴别方法，其特征在于，所述步骤5中，根据在历史生产过程中记录下的原材料好坏情况和当时计算出的z的不同数值，将z的取值区间与企业对原材料好坏的检测结论进行映射，划分出低、中、高质量的原材料在z上的阈值区间。
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