机器人智能柔性生产线远程维护系统设计.pdf

机器人智能柔性生产线远程维护系统设计范吉明（江苏省淮安技师学院，江苏淮安2 2 3 0 0 1）摘要：制造企业生产线传统的维护模式为人工检查与维护模式，这种方法具有一定的信息滞后性，无法保证制造企业的生产效率与生产质量。在工业智能化背景下，制造企业生产线的维护方式必须加速实现智能化、高效化转型。就机器人智能柔性生产线远程维护系统展开研究，介绍远程维护技术概念，并分析机器人智能柔性生产线远程维护系统的总体设计。关键词：工业机器人；智能柔性生产；远程维护中图分类号：TP242.20引言在过去很长一段时间内，我国制造企业都是通过人工方式对生产车间的设备进行现场监测与维护，这种模式无法适应工业智能化的发展趋势，不能及时地解决生产车间设备的故障，从而给制造企业的整体生产效率与生产质量造成严重的不良影响，甚至引发较为严重的生产安全事故。为了进一步加快制造企业的智能化转型，提升生产线的信息感知、决策优化、控制执行能力，需要建立完善的机器人智能柔性生产线远程维护系统，提高生产线维护效率，减少不必要的资源浪费。1远程维护技术所谓远程维护技术，主要是相对于现场维护技术来说的，远程维护技术可以利用传感器等物联网设备对生产过程进行远距离监测与维护，实现对于生产数据的实时采集及远距离快速传播。远程故障预测、远程故障诊断等技术是远程维护技术发展的前提与基础，同时远程维护技术的发展也离不开远程监控与诊断系统的参与。远程维护技术已经成为工业领域、制造业领域的主要应用技术之一。远程维护技术主要分为两类，分别为面向单一设备的远程维护和面向生产线的远程维护，其中前者主要是以数控机床、工业机器人为对象，后者主要是以生产线及机器群为对象，更加具有综合性，需要多种新兴技术的参与，因此后者也更加智能化与多元化。参考文献1】陶辉,贺石中.基于在线油液监测的海上钻井平台发动机故障报警预测 J.润滑与密封,2 0 1 7,4 2(7):1 1 1-1 1 6.2郑鸿飞，张丽红.智能传感器数据处理方法 J.电脑开发与应用，2006(11):49-50,55.3李美威，谢小鹏，冯伟，等.基于ARMA模型的在线油液监测故障预警研究 J.润滑与密封,2 0 1 9,4 4(1 2)：1 0 8-1 1 3.【4 周娜，黄宇斐，许少凡.油液在线监测与离线检测的互补性分析 J.设备管理与维修，2 0 2 2(1 3)：1 1 3-1 1 4.5刘肖,杜鹏程,侯晓宇,等.核电循泵齿轮箱在线油液监测系统研究 J.润滑与密封,2 0 2 1,4 6(1 2):1 7 1-1 7 6.【6 珩瑾.超高温钻井液黏度密度动态监测实验方法研究 D.成都：智能装备文献标识码：BDOl:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.10.58西南石油大学，2 0 1 9.7 冯伟，陈闽杰，贺石中.油液在线监测传感器技术 J.润滑与密封，2012,37(1):99-104.【8 罗海静，唐海忠，陈锋，等.环庆原油黏温曲线测定研究 J.油气田地面工程,2 0 2 2,4 1(1):1-6.9王凯,李果,马春阳.一种基于传感器数据综合处理算法 J.传感器世界,2 0 0 6(4):2 8-3 1.1 0】张正蕾.滑动平均滤波实现一体化同步发电机输出均流控制的研究 D哈尔滨：哈尔滨理工大学，2 0 2 1.11辛忠洋.基于机器学习的气体传感器数据处理算法解析 J.数字通信世界，2 0 2 1(8)：1 2 8-1 2 9,1 4 4.2机器人智能柔性生产线远程维护系统总体设计2.1机器人柔性生产线组成部分（1)自动化加工区，主要建设由搬运机器人、数控设备以及加工中心组成的零部件自动化加工单元。（2）自动化物流线，主要建设由AGV自动导航小车、传输带和自动化仓库组成的自动化物流线。（3)自动检测区，主要建设由三坐标测量仪和辅助检测机器人组成的产品及零部件自动检测单元。（4）自动化装配区，主要建设由移动装配台、装配机器人以及装配料仓组成的产品及零部件自动化装配线。2.2机器人柔性生产线特点机器人智能柔性生产线的主要特点为可以实现多个型号工业机器人在同一工期内的同时加工，同时实现工业机器人大臂小臂、电机转座、底座等零部件的自动装配与检测，以及关键零部件的自动避障与自动输送。以目前机器人智能柔性生产线上最常见的6 轴工业机器人为例，该类型工业机器人生产线的主要装配流程为：J1轴电机座一J2轴电机座一大臂一J3轴电机座一小臂一手腕体一J6轴电机座。智能运输与产线任务的智能调度是机器人智能柔性生产线智能性的主要体现。以自动化物流线中的AGV物流小车为例，工业机器人可以根据运输路线图中的实际情况，实现对人员、物体以及其他障碍物的智能避让，同时也可以根据生产线的实时设备管理与维修2 0 2 3 No10（上）161【编辑毕来金】生产情况以及物料补充情况，直接从仓储区将物料运输到待补充加工区域。机器人智能柔性生产线的柔性主要体现在柔性加工方面，生产线上的工业机器人可以根据零部件型号的不同实现末端夹具的智能更换，从而完成相应的抓取工作，实现柔性生产。2.3系统功能需求实现工厂的无人化、智能化是机器人智能柔性生产线远程维护系统设计的最终目的。从某种程度上来说，机器人智能柔性生产线远程维护系统可以使制造企业生产活动具有自维护、自协调、自组织特性，实现对于各生产过程生产信息数据的智能化调度，因此机器人智能柔性生产线远程维护系统应满足以下功能需求。(1)远程通信功能。低时延是机器人智能柔性生产线远程维护系统对检测、控制、执行的基本要求，因此为满足机器人智能柔性生产线远程维护系统的远程通信功能，需要对远程通信方式进行合理部署。对于生产线上位置固定的工业机器人，可以采用无线与有线相结合的通信方式；对于AGV物流小车以及远程巡检机器人，可以采用无线通信方式。为进一步降低网络连接延迟，可以在生产线附近设置5 G通信天线矩阵，从而更好地满足生产信息数据传输要求。(2)远程监测功能。远程监测功能主要是为了方便管理者对生产信息数据进行统一管理与记录，提升生产信息数据的标准化程度。远程监测系统主要依靠在生产线关键设备的特定位置安装辅助传感器、智能传感器、采集卡等，实现对生产线各设备运行状态的实时监测，并将监测数据上传至云端，为后续的数据分析提供数据基础。（3)远程诊断及维护功能。远程诊断及维护功能的实现，主要依靠云平台对生产线上各机器人的历史静态数据与实时运行数据进行理论分析，以此实现对生产线各机器人故障的预警。当发现生产线上的工业机器人存在运行故障时，云平台将故障信息反馈给运维人员，包括故障位置、故障类型等，运维人员结合故障机理对故障做出诊断,并制定相应的解决方案。2.4通信网络硬件架构设计在对机器人智能柔性生产线远程维护系统的通信网络硬件架构进行设计时，不仅需要满足系统的各项基本功能需求，同时还应具备高度的开放性与可扩展性，为工厂设备后续的集成化与智能化升级奠定基础。为满足机器人智能柔性生产线远程维护系统在不同生产场景下的多元化需求，需要利用按需部署的原则对网络通信硬件进行部署，避免性能浪费。对于时延性要求较低的设备，可以采用价格较低的4 G通信芯片替代昂贵的高性能5 G芯片，在保证通信网络效果的基础上进一步降低成本。在设备制造商侧进行远程维护系统平台数据处理与储存中心的部署，可以采用若干千兆网络相结合的方式进行系统主干网信息传递与数据传输载体的设计。网络连接设备主要包括企业无线路由、企业路由、核心交换机以及通信总线等。对于带宽设计，除了一些生产线上的特殊加工数据传输需求（如视频文件传输）带宽设置为1 0 0 Mbps外,其他数据传输的带宽设置为1 0 Mbps。2.5软件功能架构设计对于机器人智能柔性生产线远程维护系统的软件功能架构设计，主要包括以下方面：首先，将边缘服务器与实时数据库设162设备管理与维修2 0 2 3 No10（上）置在工厂近端，将采集到的生产线设备运行状态数据利用移动通信网络上传至云平台。然后，云平台会将设备运行状态进行不同类型的分类，为进一步提升生产制造数据分析与处理的速度，云平台会优先将低时延性数据上传到边缘计算引擎中，在第一时间将处理后的数据反馈给现场总控制系统。对于非低时延性数据，云平台会将其储存在数据库中，利用产线指标、设备维护管理、故障预警诊断等软件功能模块对其进行分析处理。2.5.1数据指标管理机器人智能柔性生产线远程维护系统的数据指标管理设计，主要目的是对生产线各设备的运行情况、使用品质进行实时监控与评估，打破传统人工维护模式下的信息局限性。在对机器人智能柔性生产线远程维护系统的数据指标管理进行设计时，应保证满足以下功能。（1）统计功能。对生产线上各设备的耗电量、维修费用、故障次数、用电量、生产效率等生产指标进行收集与统计。（2)分析功能。分析功能主要包括两个方面：将生产线上各设备运行过程中的能源消耗量及故障发生率与同价位同类型产品进行对比，为今后的设备更新提供数据参考；对多条生产线的生产效率进行横向对比，实现生产线设备分布的合理配置。(3)生产过程监控。以图表、曲线等方式将生产线设备运行过程监控数据展现给管理者，为生产线的优化调整提供数据参考。2.5.2设备维护管理机器人智能柔性生产线远程维护系统的设备维护管理主要包括两种情况：利用相关的数学算法模型，对生产线设备历史数据进行分析，对设备可能存在的故障及状态劣化趋势进行预测，在故障发生前及时制定设备维护计划，延长设备的使用寿命，保证生产线的整体生产效率；利用数学算法模型，对生产线设备的实时运行数据进行分析，对设备可能发生的故障做出提前预测。2.5.3数据库机器人智能柔性生产线远程维护系统数据库的主要功能为储存、查看、检索、导入生产线生产过程中的数据，同时根据相关数据的类型、需求建立相应的子数据库，如静态数据库、实时数据库、缓存数据库等。CodeFirst是数据库建立过程中常用的技术,采用微软EntityFramework作为ORM工具。通信代码包含消息队列和WebSocket，具体编程如下：stingstMsg=MsmoseniceRedoveved(e:lpPiveatest+QveveNamesl(intxl:/接收到总队列对象Console.witelinelstrMsg)：if(!string.IsNullOrEmpty(strMsg)tempPackets.Add(strMsg):if(IsWriteWebSocket)/WebSocket发到页面WebSocketsenvice.Send(strMsg):1if(IsSaveDB)/存到本地数据库智能装备卷烟工厂设备健康管理探索于治林（红云红河（烟草）集团有限责任公司红河卷烟厂，云南红河6 5 2 3 9 9）摘要：卷烟工厂技术装备密集，各类高精尖专用设备、通用设备使用广泛。从设备静态健康评价和设备动态健康评价两个维度，将业务工作过程中产生的数据整合为能够表征设备健康状态的相关指数，把握设备的综合健康状态和性能水平，辅助实现更为准确的生产预测和管理决策，探索以健康管理为中心的设备管理模式重塑。关键词：静态健康；动态健康；指数；预测中图分类号：TS480引言智能制造是“中国制造2 0 2 5”规划的核心，实现单机智能化是最基本的落脚点。智能单机之间互联组成智能生产线，智能生产线之间互联组成智能车间，智能车间互联组成智能工厂。智能制造的实现，首先要求生产过程的智能预测，而要实现智能预测，必须对单机设备的健康状态进行综合、准确地评价。如果对设备健康状态把握不足，将导致生产、维护、管理模式等停留在依靠经验的困境之中。卷烟工厂技术装备密集，各种高精尖专业、各类通用设备使用广泛，本文以设备健康管理为中心对设备管理模式的重塑进行探索。1设备健康度的含义设备的固有性能指设备在出厂时或技术改造后必须能够达到的设计标准，是设备性能评估的基准条件，对于设备实施的一切养护、维修、技术升级工作，是为了维持设备的基准性能。设备无法达到基准性能或出现性能劣化的趋势，统一由设备健康指数来进行度量，进而实现设备性能的有效评估。其中，静态健康指数实现设备偏离设计技术标准的度量，动态健康指数实现设备执行设计性能的度量。基于设备健康指数的评价，DBService.SaveDB(SaveDBMilis,strMsg):/随机存Bool hasSave=DBService.SaveDBALLDate(SaveDBMillis,tempRackets,PacketpPropertities:/打包存SaveDBMillis 时间if(hasSave)（tempPackets.Clear():1RefreshDataService.SaveToRefresDataTb(SaveDBMillis,strM-sg):3结束语本文结合当前制造业生产线的主要生产特点及功能需求，从通信网络硬件架构设计与软件功能架构设计两个方面对机器人智能柔性生产线远程维护系统展开设计，为相关制造企业提供借鉴参考，以期提升我国制造业的智能化水平。智能装备文献标识码：BDOl:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.10.59可将设备的性能划分为优秀、良好、劣化、故障4 个等级，根据不同的性能等级即可采取针对性的养护措施。2设备健康评价的方法设备的综合健康评价是一个复杂的过程，需要从多个维度展开，其手段主要是对生产活动过程中每天产生的大量原始数据、过程数据和结果数据进行有效的分析和利用，并贯穿业务理解、数据理解、数据分类、数采采集、数据筛选、数据分析和建模、数据运用等过程，具体方法如下。2.1单值评价法适用于健康指数的影响因素单一、或影响因素较为简单的要素评价，例如零配件的健康指数，主要影响因素为在机使用时间，根据零配件的寿命周期实现其健康评价。2.2阅值评价法假设某要素指标的正常范围为dmin，d m x ，当该要素指标dedmin,dmx,则健康指数h=1,否则健康指数h=0。2.3趋势评价法趋势评法，即统计变化趋势和变化幅度的评价方法。例如评价指标在阈值 dmin,dmax内上下浮动,则健康指数h=1,如评价指参考文献1宫赤坤，吴浔炜，袁立鹏.基于阻抗和虚拟模型的四足机器人控制方法 J.系统仿真学报，2 0 2 2,3 4(1 0)：2 1 5 2-2 1 6 1.2谢小宝.工业机器人技术在自动化控制领域的实践应用分析 J.江西电力职业技术学院学报，2 0 2 2,3 5（7）：1 9-2 1.3谷文通.基于网络的仿人机器人遥操作控制研究 D.沈阳：沈阳化工大学,2 0 2 2.4 魏任寒.连续体机器人控制系统的设计研究 D.北京：北方工业大学,2 0 2 2.5贾智琪.履带式变体攀爬机器人控制系统设计研究与实验 D.北京：北方工业大学，2 0 2 2.6周德威.减重助行机器人结构及控制系统设计 D.淮南：安徽理工大学,2 0 2 2.7单雪梅.不确定扰动下康复机器人具有速度决策的跟踪控制研究 D.沈阳：沈阳工业大学，2 0 2 2.设备管理与维修2 0 2 3 No10（上）【编辑张韵】163