免责声明：本文援引自网络或其他媒体，与扬锻官网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。

转发自：专题报道

文/刘龙传，方安勇，王飞宇，一汽一大众汽车有限公司成都分公司

采集的数据分类稳压电源的模拟量电压实时采集电源模块原始备件只有一个数字量的开关信号告知我们当前的电源模块是否处于正常工作的状态，对于电源模块的内部状态、工作情况，比如整流电流

输出电压模拟量数值等都无法进行分析，如果能采集到输出电压的模拟量实时值，就可以分析到在供电过程中是否出现了电压值过高或者过低的波动情况

针对过高的情况我们可以提前采取预防性的手段，比如在输出端口增加浪涌抑制器，就可以有效的滤除输出电压过高的情况；

而经常性的电压被拉低，我们可以采用增加冗余电源来防止低压导致的配件损坏。

通过增加电源模块的监控分析，采取有效的技术手段，来预测电源模块的运行寿命，使用后电源模块的故障率降低了46％。

液压系统的液位、压力、温度、量实时数据采集在板料冲压成形的过程中液压拉伸垫工作的好坏将决定着板料的成形质量，进口冲压线液压拉伸垫组成复杂，由1个中心缸和8个挤压缸组成，中心缸上有3个德国MOOG品牌伺服阀

每个挤压缸上都有一个MOOG 的伺服阀，通过伺服阀精确调整系统的压力，从而得到完美的成形压力，而整个液压系统庞大，一个简单的单向阀出现故障，并不会引起设备的停机，但会在成形的过程中对冲压件的质量产生影响。

因为液压系统的复杂（图40以及本身并不智能化，导致了冲压件成形中受到很多未知因素的干扰，从而造成制件的质量不稳定

针对这种情况，在液压回路中增加大量带℃一凵NK功能的压力、温度、流量传感器通过℃一凵NK总线将实时的数据采集回PLC

通过c #语言的编程将这些数据采集回数据库，在数据库内进行多维度的综合分析，最终建立分析预测模型，如图5所示。

通过这样的方式，液压拉伸垫变得智能化，将分析的方法形成程序在运行中实时的计算，任何一个液压元件出现了问题，自己都可以有效的分析出来，并通过人机界面，将预测结果输出。

动力供电的电压、电流的波动情况的数据采集专题报道 Features

或执行机构的损坏，但是因为没有对动力电压值的反馈监控，导致当出现缺相或者电压值不稳定时，只能等到最后电机损坏时，才知道供电电压的不稳定

因此加入动力电压和电流的实时数据采集，不仅可以实时分析出动力供电质量的好坏，同时也可以根据电流波动的情况分析出负载的健康状况

根据数据的趋势变化就可以提前预测设备的未来运行状况。

动力电采集模块，支持4g网络，支持网络透传

传动系统的振动和温度数据实时采集

压机的传动系统、结构负载、压机传动经过主电机一飞轮一高速轴一二级传动轴一偏心轮一曲柄连杆一4 个压力点

通过4个压力点与滑块进行连接，带动滑块进行往复运动，在这动力的传递过程中，要经过偏心齿轮的传动，经过种类繁多的各类轴承

在这个过程中，一旦轴承或者齿轮出现磨损都将严重影响动力的传递效率，造成冲压件质量缺陷的不固定产生。

而且，因为齿轮传动箱内部零件尺寸大、重量大，一个简单的轴承问题，都可能导致几天的停机时间，严重的影响生产效率。

针对这个问题在重点的轴承和齿轮传动位置，布置振动检测传感器，传感器实时检测传动系统的振动情况，通过时域和频域的转换，分析不同倍频下的曲线特征，如图6所示。

同时，计算不同参数下的轴承标准振动频率曲线，将实时的曲线和标准曲线进行对比，分析出异常振动的来源可以在故障还没出现的初期，掌握到齿轮箱内部的传动异常，如图7所示。

这样可以提前发现设备的运行异常点，提前找到冲压件成形中的异常工作点同时可以根据振动曲线异常的严重程度提前准备备件和制定精确的更换时间，伴随着数据的不断丰富和准确的清洗，预测的准确性也将大幅度提高

结束语

伴随着智能制造的越来越深入，每个领域的数据分析将走向专业化、定制化，智能监控的设备加上5G网络的加持，智能云端平台将随时随地进行实时分析，为相关领域提供预测服务。

自动化冲压线在这种预测分析模型不断建立的过程中，维护的成本也将大幅度降低，未来设备的自诊断功能将逐渐精确与智能辅助技术人员作出判断，同时提高生产效率，降低维护成本。