一种焊枪实时监测预测性维护智能系统技术方案

本发明专利技术公开了一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，包括以下步骤：由计算机控制的焊接过程模拟、焊接工艺控制、焊接预测判断和监测报警，计算机手首先通过焊接过程模拟来模拟实际焊接过程中所有的焊接步骤和焊接要点，本发明专利技术提供一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，通过开源流处理平台方式实时获取车间焊枪数据，并采用数据分析‑机器学习等方式将实时数据与历史正常曲线对比，及相关多维度传感器并行监控分析，做到提前预警，可以有效的提前预知焊枪的工作情况，大大的减少因设备故障而造成停产的间接经济损失，并且还可以通过实时监控达到了解各种焊枪头的焊接数据。

A predictive maintenance intelligent system for real-time monitoring of welding gun

【技术实现步骤摘要】
一种焊枪实时监测预测性维护智能系统
本专利技术涉及焊枪实时监测智能系统
，具体为一种焊枪实时监测预测性维护智能系统。
技术介绍
焊枪寿命由生产商制定，实际使用寿命远大于阈值，一旦达到阈值，需要更换焊枪头设备，每年更换设备成本在数千万元；更严重的是每年因焊枪生产过程中异常损坏或无法工作，而导致产线停产，造成巨大的间接经济损失，业务部门希望能实时监控车间所有焊枪的工作状态，提前预知或监控焊枪工作状况下滑，实现设备预防性维护或检修，根据系统检测，实现焊枪实际使用寿命远大于厂商定义的阈值，延长焊枪使用寿命，目前已经实现三百六十万次焊点寿命，因此每年减少设备采集费用百分之二十，约八百万元，若全厂推广，并实现六百万次焊点寿命每年可节约四千万元，更重要的是提前预知焊枪工作情况减少因设备故障造成停产的间接经济损失，并且可以通过对通过开源流处理平台方式实时获取车间焊枪数据。本专利技术人发现现有的焊枪不具有相应的实时监测和报警功能，使用过程中容易在发生故障的时候无法及时的进行发现而造成无法弥补的设备损坏，还有可能导致整个产线的停止，同时更加无法做到预测焊枪工作的下滑状态，将损失扼杀在摇篮中的功能。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，旨在改善现有的焊枪不具有相应的实时监测和报警功能，使用过程中容易在发生故障的时候无法及时的进行发现而造成无法弥补的设备损坏，还有可能导致整个产线的停止，同时更加无法做到预测焊枪工作的下滑状态，将损失扼杀在摇篮中的功能问题。本专利技术是这样实现的：一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，包括以下步骤：由计算机控制的焊接过程模拟、焊接工艺控制、焊接预测判断和监测报警，计算机手首先通过焊接过程模拟来模拟实际焊接过程中所有的焊接步骤和焊接要点，从而将焊接过程中的各种焊接数据来记录下来，同时在焊接的过程中可以通过焊接工艺控制来保证焊接时候的稳定性，并且配合各种传感器来收集和反馈控制焊接的动作机构，保证焊接接头和焊接物质上的各种数据的正常，当焊接过程模拟和焊接工艺控制实施了多次后就可以进行参数采集到多次的焊接数据，然后通过数据处理模块进行处理运算分析，将得到的合格的相关数据作为基础进行数据预测，发现数据异常的时候就会报警。进一步的，在焊接过程模拟的步骤中，主要进行焊接模拟的过程有以下步骤：首先需要进行物体识别来识别到焊接接头，便于动作机构可以很好的定位控制焊接接头来使用，然后进行关键场景识别，来确定和焊接接头的起点焊接位置定位，对需要焊接物体的焊接位置来进行确定，一个好的焊接起点的选择可以保证焊接接头能否完整的对物体进行一次焊接完成的重要条件，接着就开始焊接，在动作机构控制焊接接头的焊接过程中，会开启数量识别、颜色状态识别和声音识别，来对焊接过程进行一套完整的监测和数据的收集，方便计算机可以更好的记录焊接的情况。进一步的，在焊接过程模拟的步骤中，数量识别主要监测焊接接头在焊接机过程中焊点的个数，便于确定最佳的焊接距离，颜色状态识别的设置用来确认焊点熔融态，便于确定焊接过程中的最佳温度，声音识别的设置用于焊接声音收集，便于辅助确定焊接的稳定性，增加一项焊接时候的分析数据。进一步的，在焊接过程模拟的步骤中识别焊接接头主要是来监测焊接接头的力学性能、内外部缺陷和焊接后的几何形状，通过焊接接头的力学性能、内外部缺陷和焊接后的几何形状来确定焊接接头是否在焊接过程中损坏，是否会影响焊接的数据监测，从而确定是否需要更换新的焊接接头。进一步的，在焊接工艺控制的步骤中，焊接位置定位采用位置传感器来实现数据的监测和收集，焊点的个数的确定采用图像传感器来实现数据监测和收集，确认焊点熔融态采用热成像传感器来实现数据监测和收集，焊接声音收集采用声音传感器来实现数据监测和收集，位置传感器、图像传感器、热成像传感器和声音传感器均与计算机相连接。进一步的，参数采集会通过模拟波形和图像数据收集等方式来及时的将传感器传递来的信号进行收集，并及时的进行临时的数据存储，便于数据处理模块进行调取分析使用。进一步的，当数据处理模块需要数据的时候，便通过计算机进行数据导入，然后进行数据处理以及校验和数据探索，来得到焊接和建模需要的所有数据信息，然后通过计算机进行实时的建立数据模型，建模成功后会进行一次模型的检验和筛选，当对建立的数据模型检验合格后则直接进入到Web展示，便于使用者进行观察，如果检验到数据模型不合格则会自动将其删除信息，并且会重新数据导入重复上述的流程。进一步的，数据处理模块处理的步骤中，数据处理以及校验主要是对导入的数据进行波形分析和相图分析，并且会将分析的数据信息传递到计算机中，便于数据探索可以更加精准的进行。进一步的，在焊接预测判断的步骤中，会根据Web展示的数据模型，采用数据分析机器学习等方式将实时数据与历史正常曲线对比达到数据预测，及相关多维度传感器并行监控分析，进行监测报警，可以有效的提前预知焊枪的工作情况，做到提前预警，实时监控，并且随时还可以生成预测报告。进一步的，在监测报警的过程中会采用声音警告、灯光警告和屏幕闪烁的方式来便于使用者及时的发现和更换焊枪，实现设备的预防性维护或者检修。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术具有设计合理、操作简单的特点，本专利技术提供一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，通过开源流处理平台方式实时获取车间焊枪数据，并采用数据分析-机器学习等方式将实时数据与历史正常曲线对比，及相关多维度传感器并行监控分析，做到提前预警，可以有效的提前预知焊枪的工作情况，大大的减少因设备故障而造成停产的间接经济损失，并且还可以通过实时监控达到了解各种焊枪头的焊接数据。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1是本专利技术工作的整体放入工作流程；图2是图1所示工作流程中控制的焊接过程模拟的流程；图3是图1所示工作流程中焊接工艺控制的流程；图4图1所示工作流程中参数采集的工作过程；图5图1所示工作流程中数据处理模块的工作过程。图中：1、计算机；10、参数采集；101、模拟波形；102、图像数据收集；103、数据存储；2、控制的焊接过程模拟；21、物体识别；211、焊接接头；212、力学性能；213、内外部缺陷；214、焊接后的几何形状；22、关键场景识别；221、焊接位置定位；23、数量识别；231、焊点的个数；24、颜色状态识别；241、焊点熔融态；25、声音识别；251、焊接声音收集；3、焊接工艺控制；30、动作机构；31、位置传感器；32、图像传感器；33、热成像传感器；34、声音传感器；4、焊接预测判断；5、监测报警；6、数据处理模块；61、数据导入；62、数据处理以及校验；621、波形分析；622、相图分析；63本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，包括以下步骤：由计算机(1)控制的焊接过程模拟(2)、焊接工艺控制(3)、焊接预测判断(4)和监测报警(5)，计算机(1)手首先通过焊接过程模拟(2)来模拟实际焊接过程中所有的焊接步骤和焊接要点，从而将焊接过程中的各种焊接数据来记录下来，同时在焊接的过程中可以通过焊接工艺控制(3)来保证焊接时候的稳定性，并且配合各种传感器来收集和反馈控制焊接的动作机构(30)，保证焊接接头和焊接物质上的各种数据的正常，当焊接过程模拟(2)和焊接工艺控制(3)实施了多次后就可以进行参数采集(10)到多次的焊接数据，然后通过数据处理模块(6)进行处理运算分析，将得到的合格的相关数据作为基础进行数据预测，发现数据异常的时候就会报警。/n

【技术特征摘要】
1.一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，包括以下步骤：由计算机(1)控制的焊接过程模拟(2)、焊接工艺控制(3)、焊接预测判断(4)和监测报警(5)，计算机(1)手首先通过焊接过程模拟(2)来模拟实际焊接过程中所有的焊接步骤和焊接要点，从而将焊接过程中的各种焊接数据来记录下来，同时在焊接的过程中可以通过焊接工艺控制(3)来保证焊接时候的稳定性，并且配合各种传感器来收集和反馈控制焊接的动作机构(30)，保证焊接接头和焊接物质上的各种数据的正常，当焊接过程模拟(2)和焊接工艺控制(3)实施了多次后就可以进行参数采集(10)到多次的焊接数据，然后通过数据处理模块(6)进行处理运算分析，将得到的合格的相关数据作为基础进行数据预测，发现数据异常的时候就会报警。


2.根据权利要求1所述的一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，其特征在于，在焊接过程模拟(2)的步骤中，主要进行焊接模拟的过程有以下步骤：首先需要进行物体识别(21)来识别到焊接接头(211)，便于动作机构(30)可以很好的定位控制焊接接头(211)来使用，然后进行关键场景识别(22)，来确定和焊接接头(211)的起点焊接位置定位(221)，对需要焊接物体的焊接位置来进行确定，一个好的焊接起点的选择可以保证焊接接头能否完整的对物体进行一次焊接完成的重要条件，接着就开始焊接，在动作机构(30)控制焊接接头(211)的焊接过程中，会开启数量识别(23)、颜色状态识别(24)和声音识别(25)，来对焊接过程进行一套完整的监测和数据的收集，方便计算机(1)可以更好的记录焊接的情况。


3.根据权利要求2所述的一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，其特征在于，在焊接过程模拟(2)的步骤中，数量识别(23)主要监测焊接接头(211)在焊接机过程中焊点的个数(231)，便于确定最佳的焊接距离，颜色状态识别(24)的设置用来确认焊点熔融态(241)，便于确定焊接过程中的最佳温度，声音识别(25)的设置用于焊接声音收集(251)，便于辅助确定焊接的稳定性，增加一项焊接时候的分析数据。


4.根据权利要求3所述的一种焊枪实时监测预测性维护智能系统，其特征在于，在焊接过程模拟(2)的步骤中识别焊接接头(211)主要是来监测焊接接头(211)的力学性能(212)、内外部缺陷(213)和焊接后的几何形状(214)，通过焊接接头(211)的力学性能(212)、内外部缺陷(213)和焊接后的几何形状(214)来确定焊接接头(211)是否在焊接过程中损坏，是否会影响焊接的数据监测，从而确定是否需要更换新的焊接接头(211)。

【专利技术属性】
技术研发人员：申光耀，
申请(专利权)人：上海明据信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31