具有传感器滚压成型机架的滚压成型设备制造技术

本发明专利技术涉及一种具有多个依次设置的滚压成型机架的相应的滚压成型设备以及一种方法，其中滚压成型机架中的至少一个被设计为传感器滚压成型机架(5)，其中在将金属带引导穿过滚压成型设备时在传感器滚压成型机架(5)处测量至少一个力并且产生传感器信号。优选地，在测试运行时确定传感器信号的额定值和公差范围，在运行状态中将传感器信号与其比较。在该运行状态中，具有检测算法的微处理器单元将传感器信号与额定值和/或与公差范围比较并且在此检测传感器滚压成型机架(5)的第一状态或至少一个第二状态，所述状态分别是对于过程合规性的量度或者显示对于偏差的早期诊断。

Roll forming equipment with sensor roll forming frame

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有传感器滚压成型机架的滚压成型设备
本专利技术涉及一种具有多个依次设置的滚压成型机架的相应的滚压成型设备，这些滚压成型机架将金属带按顺序成型和/或引导，其中滚压成型机架中的至少一个被设计为传感器滚压成型机架。
技术介绍
通常的滚压成型设备通过多个依次设置的滚压成型机架以连续的步骤将金属带成型为期望的金属板型材。在此，每个滚压成型机架在金属带处实施小的变化或者在相应的部位处引导或驱动该金属带。在此，滚压成型机架必须相对彼此尽可能精确地对准并且尽可能精确地实施相应预设的变形。DE102007062104A1公开一种具有多个依次设置的滚压成型机架的典型的滚压成型设备，这些滚压成型机架按顺序逐步加工金属带。在滚压成型设备的末端处通常以周期性的时间间隔测量得到的金属板型材，以便确保遵守预设的尺寸和允许的公差，或者否则分拣出该金属板型材。在此几乎不可避免地形成次品，并且滚压成型机架在超过预设的公差时必须进行再调节。借助公开的该滚压成型设备不能提早识别偏差。DE102008036275B4公开一种光学传感器，其设置在滚压成型设备之中或之后以测量金属板型材，从而确定遵守预设的尺寸或者产生次品。在建立滚压成型设备时必然造成初始无意的次品，直至辊子或滚压成型机架相对彼此正确地设置并且相对于金属带正确地设置。滚压成型设备还具有通常在3米或更长的长度上分布的滚压成型机架，使得在末端才检测出例如形成第一棱边的初始滚压成型机架的移位，从而由此在滚压成型设备的长度上已经形成次品。因为次品与不必要的成本相关，所以这种次品自然应保持得尽可能少。在滚压成型机架的辊子或滚筒变形或者轴承损伤的情况下，在滚压成型设备的末端处，在最佳情况下相同地或周期性检查时才确定在金属板型材处由此出现的变化。因此，随后必须由滚压成型设备的操作者检查，由此实际上引起改变或故障。随后更换或者再调节部件。由此造成时间延迟，设备必须由相应良好训练的专业人员操作，这都是应尽可能保持小的成本因素。
技术实现思路
因此，为了消除现有技术中的缺点，本专利技术的目的在于提供一种设备和一种相应的方法，该设备或方法识别和显示额定轮廓加工过程偏差的尽早的识别。上述目的由根据独立权利要求1和14的特征描述的设备和方法实现。本专利技术的其他有利的实施方式在从属权利要求中说明。根据本专利技术，提出将金属带滚压成型的滚压成型设备及其相应的方法，滚压成型设备具有多个依次设置的滚压成型机架，滚压成型机架将金属带按顺序成型和/或引导，其中，该滚压成型设备包括如下机构：-至少一个传感器滚压成型机架，所述传感器滚压成型机架设置在多个依次设置的滚压成型机架中，并且所述传感器滚压成型机架将金属带成型、弯曲和/或引导；-第一辊子和第二辊子，所述第一辊子和所述第二辊子以能够围绕相应的转动轴线转动的方式与相应的传感器滚压成型机架连接并且由该传感器滚压成型机架保持就位，其中，第一辊子和第二辊子设置成使得第一辊子和第二辊子将金属带夹在第一辊子与第二辊子之间；-至少一个传感器，所述传感器设置在相应的传感器滚压成型机架中，以便测量由相应的传感器滚压成型机架施加到金属板上的力、振动或转矩并且产生相应的传感器信号；-具有检测算法的微处理器单元，所述检测算法设计成，将传感器信号与在相应预设的允许的公差范围内相应预设的额定值或额定值曲线比较，其中，当检测到传感器信号处于允许的公差范围内时识别出相应的传感器滚压成型机架的第一状态，否则识别出至少一个第二状态；和-显示单元，所述显示单元显示用于相应的传感器滚压成型机架的识别出的第一状态和/或第二状态。通过具有传感器滚压成型机架的根据本专利技术的滚压成型设备，在例如正常运行的测试运转中确定额定值或额定值曲线和公差范围之后，能够随后在运行中立即确定传感器信号与公差范围的偏差，其中随后确定过程偏差。在检测到第二状态或另外的状态的情况下，例如能够基于传感器信号中的典型的样式推断出特定的损伤、特定的磨损、金属板厚度变化、与预设的型材走向偏差的型材走向、以及推断出其他的影响。在此还特别有利的是，通过传感器信号中或传感器信号走向中的优选的样式识别能够建立对系统的预防诊断。因此，例如能够尽早地识别轴承损伤或辊子损伤，以便随后能够由专业的技术人员为此预定替代件，而还不必完全停止滚压成型设备。也能够确定前置的滚压成型机架之一的过程变化或金属板厚度变化。同样地，能够将传感器信号用于调节前置的滚压成型设备，以便例如更强地压平金属带等等。在检测到传感器信号时，传感器信号也能够被理解为周期性的信号曲线，例如在图3中所示，其中传感器信号在此与额定值曲线或曲线形的公差范围比较。通过早期识别或预防诊断，能够显著减少次品并且将服务区间匹配于真实情况。在此，相应的成本节约对于本领域技术人员是明显的。在详细描述中列举用于确定额定值、额定值曲线和公差范围的不同的方法。在此，还尤其要强调的是，通过学习式的样式识别还明显更好地识别和关联传感器滚压成型机架处的问题状态，并且能够执行对于再调节或更换替换件的早期诊断。在此，可包括多个识别算法的诊断算法或样式识别能够通过操作信号进行“学习”。有利地，诊断算法识别该状态并且优选地识别传感器滚压成型机架的移位或磨损，并且将其经由显示单元显示给用户或操作员。在此还有意义的是：通过检测算法确定状态的趋势，以便能尽早地识别例如轴承的磨损。在此，也能够为操作员提供如下指示：如何能够再次建立正常状态。这种学习式的样式识别算法在现有技术中从信号分析或信号处理中的其他应用中已知。在此，例如能够使用神经网络、卡尔曼(Kalmann)滤波和其他预测滤波算法。优选地，能够通过微处理器单元根据传感器信号和操作信号也执行统计评估，所述统计评估实现更好地识别后续的状态。优选地，也通过存储传感器信号和操作信号执行相应的传感器滚压成型机架的状态记录。同样能够将相应的滚压成型机架的状态转发给更高级的控制装置，以便例如从中央位置起显示和记录相应的滚压成型机架的状态和/或其他参数。在此，也能够通过网络传递、收集和优选地评估关于状态和/或传感器信号的数据，以便例如由连接于网络的计算机来优化检测算法并且为此将相应的参数回传到微处理器单元。通过检测算法的这种优化例如能够在初始更好地并且由此对于操作员更简单地确定额定值和/或额定值曲线以及公差范围和参数。优选地，微控制器通过检测算法评估相应的传感器滚压成型机架的相应的信号分量或传感器信号，检测算法与该传感器滚压成型机架相关联。但是也能够考虑：检测算法评估相邻的传感器滚压成型机架的一个或多个传感器的信号分量或设置在滚压成型机架中的一个或多个其他传感器的信号分量，并且优选能够确定滚压成型机架彼此对准的状态。附图说明在下面的附图和详细的描述中示出根据本专利技术的优选的实施方式，但是本专利技术不应仅受限于这些实施方式。附图示出：图1示意性地示出用于加工金属带的滚压成型设备的一部分的立体图，其中两个相邻的滚压成型机架配备有传感器，传感器分别产生用于传感器信号的传感器信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于将金属带滚压成型的滚压成型设备，所述滚压成型设备具有多个依次设置的滚压成型机架，所述滚压成型机架将所述金属带按顺序成型和/或引导，所述滚压成型设备包括：/na)至少一个传感器滚压成型机架(5)，所述传感器滚压成型机架设置在多个依次设置的所述滚压成型机架中，并且所述传感器滚压成型机架将所述金属带成型、弯曲和/或引导；/nb)第一辊子和第二辊子，所述第一辊子和所述第二辊子以能够围绕相应的转动轴线转动的方式与相应的所述传感器滚压成型机架(5)连接并且由该传感器滚压成型机架保持就位，其中，所述第一辊子和所述第二辊子设置成使得所述第一辊子和所述第二辊子将所述金属带夹在所述第一辊子与所述第二辊子之间；/nc)至少一个传感器(1、2)，所述传感器设置在相应的所述传感器滚压成型机架(5)中，以便测量由相应的所述传感器滚压成型机架(5)施加到金属板上的力、振动或转矩并且产生相应的传感器信号；/nd)具有检测算法的微处理器单元(6)，所述检测算法设计成，将所述传感器信号与在相应预设的允许的公差范围内相应预设的额定值或额定值曲线比较，其中，当检测到所述传感器信号处于允许的所述公差范围内时识别出相应的所述传感器滚压成型机架(5)的第一状态，否则识别出相应的所述传感器滚压成型机架的至少一个第二状态；和/ne)显示单元(8)，所述显示单元显示用于相应的所述传感器滚压成型机架(5)的识别出的第一状态和/或第二状态。/n...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170505 DE 102017109713.91.一种用于将金属带滚压成型的滚压成型设备，所述滚压成型设备具有多个依次设置的滚压成型机架，所述滚压成型机架将所述金属带按顺序成型和/或引导，所述滚压成型设备包括：
a)至少一个传感器滚压成型机架(5)，所述传感器滚压成型机架设置在多个依次设置的所述滚压成型机架中，并且所述传感器滚压成型机架将所述金属带成型、弯曲和/或引导；
b)第一辊子和第二辊子，所述第一辊子和所述第二辊子以能够围绕相应的转动轴线转动的方式与相应的所述传感器滚压成型机架(5)连接并且由该传感器滚压成型机架保持就位，其中，所述第一辊子和所述第二辊子设置成使得所述第一辊子和所述第二辊子将所述金属带夹在所述第一辊子与所述第二辊子之间；
c)至少一个传感器(1、2)，所述传感器设置在相应的所述传感器滚压成型机架(5)中，以便测量由相应的所述传感器滚压成型机架(5)施加到金属板上的力、振动或转矩并且产生相应的传感器信号；
d)具有检测算法的微处理器单元(6)，所述检测算法设计成，将所述传感器信号与在相应预设的允许的公差范围内相应预设的额定值或额定值曲线比较，其中，当检测到所述传感器信号处于允许的所述公差范围内时识别出相应的所述传感器滚压成型机架(5)的第一状态，否则识别出相应的所述传感器滚压成型机架的至少一个第二状态；和
e)显示单元(8)，所述显示单元显示用于相应的所述传感器滚压成型机架(5)的识别出的第一状态和/或第二状态。


2.根据权利要求1所述的滚压成型设备，其中，所述检测算法设计成，根据至少一个操作信号将所述传感器信号确定为预设的所述额定值或所述额定值曲线并且存储。


3.根据权利要求1或2所述的滚压成型设备，其中，所述检测算法设计成，根据操作信号在预设的时间段期间将所述传感器信号扫描、存储并且在统计方面进行评估，以便因此确定和存储预设的所述额定值或所述额定值曲线和/或允许的所述公差范围。


4.根据权利要求3所述的滚压成型设备，其中，所述检测算法将在预设的所述时间段期间的预设的所述额定值确定为算术平均值、中位值或其他的平均值；和/或
其中，所述检测算法经由最小值与最大值识别利用附加的公差偏移或系数偏移来确定在预设的所述时间段期间的预设的允许的所述公差范围；或者
其中，通过使所述检测算法利用已知的周期识别算法识别所述传感器信号的周期性并且所述传感器信号因此分解成周期性的传感器信号曲线系列，所述检测算法确定在预设的所述时间段期间的预设的所述额定值曲线和允许的所述公差范围，其中，所述周期识别算法从所述周期性的传感器信号曲线系列确定平均曲线作为预设的所述额定值曲线，并且在考虑附加的偏差或系数的情况下将允许的所述公差范围确定为在统计方面波动的所述周期性的传感器信号曲线系列的包络线并且存储。


5.根据前述权利要求中任一项所述的滚压成型设备，其中，所述检测算法设计成，在确定所述第一状态和所述第二状态期间执行和显示所述传感器信号的趋势分析或所述传感器信号的走向的趋势分析；和/或
其中，所述检测算法设计成，在确定所述第一状态和所述第二状态期间执行所述传感器信号的趋势分析或所述传感器信号的走向的趋势分析，其中，重复地重新确定和存储预设的所述额定值或所述额定值曲线和预设的所述公差范围；和/或
其中，在所述显示单元(8)处显示所述传感器信号的趋势或所述传感器信号的走向的趋势；和/或
其中，以所述传感器信号距所述额定值或所述额定值曲线的预设的间距或者在达到所述第二状态时触发声学的和/或光学的和/或功能性的报警信号；和/或
其中，所述检测算法设计成，识别所述传感器信号的周期性，并且参照所述公差范围将所述传感器信号及时地与所述公差范围相关联。


6.根据前述权利要求中任一项所述的滚压成型设备，还包括具有用于有限元模型计算的模型计算模块的计算单元，以便在通过相应的所述传感器滚压成型机架(5)加工之前和加工时从金属板型材的数据确定预设的所述额定值和/或所述额定值曲线并且将所述额定值和/或所述额定值曲线传输至所述微处理器单元(6)。


7.根据前述权利要求中任一项所述的滚压成型设备，其中，所述微处理器单元(6)包括第二检测算法，所述第二检测算法利用样式识别设计成，使得所述样式识别将至少一个所述传感器信号或所述传感器信号的走向与识别样式或识别参数比较，并且在超过预设的相关值时识别出另外的状态，优选例如轴承损伤、金属板厚度变化、所述传感器滚压成型机架(5)相对于相邻的滚压成型机架的移位或变形或者其他的变化。


8.根据权利要求7所述的滚压成型设备，其中，所述第二检测算法包括学习单元或相应的学习算法，在存在所述另外的状态的情况下，所述学习算法根据操作信号确定至少一个所述传感器信号的或所述传感器信号的走向的、从所述第一状态到所述另外的状态的变化并且将该变化作为用于所述第二检测算法的所述识别样式或所述识别参数存储。


9.根据权利要求7或8所述的滚压成型设备，其中，所述第二检测算法基于神经网络、卡尔曼滤波、预测滤波或其他已知的样式识别算法。


10.根据前述权利要求7至9中任一项所述的滚压成型设备，其中，所述滚压成型设备的一个装置设计成，使得用于相应的另外的状态的、...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿尔贝特·泽德尔迈尔，
申请(专利权)人：金属板材技术解决方案股份有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE