在包装机中进行故障预测的方法技术

公开了一种在包装机中进行故障预测的方法。该方法包括记录与独立地可移动的物体沿包装机中的轨道的运动相关联的数据值；确定数据值的分布；计算数据值在分布中的中央趋势的量度；计算分布形状的量化量度；将中央趋势的量度与该形状的所述量化量度相关联作为条件参数的多个耦合集合；确定与独立地可移动的物体的多个运动周期相关联的条件参数的多个耦合集合的分散度；以及将该分散度与分散阈值进行比较，或者确定该分散度随时间变化的趋势，以进行所述故障预测。进行所述故障预测。进行所述故障预测。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在包装机中进行故障预测的方法


[0001]本专利技术一般地涉及状态监测领域。更具体地，本专利技术涉及在具有独立地可移动的物体的包装机中进行故障预测的方法，以及用于预测这种包装机或用于生产密封包装的相关系统中的故障的设备。

技术介绍

[0002]在生产线中(例如在填充和包装机或相关系统中的密封包装的制造中)对机器部件的状态监测对于确保一段时间内所需的功能和故障预测是至关重要的。监测机器部件移动中的变形是实现所需功能控制并防止与磨损相关的故障的重要部分。对轴承中的例如振动进行的变形分析是工业预测性维护计划的重要部分，使得能够在机器故障之前发现并修复磨损和损坏，从而降低了操作和维护成本。最近，基于线性马达技术的输送机系统被用于在密封包装的制造中操纵包装容器。这些输送机系统通常包括闭环轨道和通过分别控制沿轨道的多个螺线管而沿轨道独立地移动的多个可移动的物体或推车。独立地可移动的物体或推车被控制为在各种操作中接合包装容器。基于这种独立地可移动的物体的系统在状态监测和故障预测领域提出了新的挑战。振动水平的经验评估是一种易出错的活动，其可导致严重低估或高估部件的剩余寿命。表征轴承故障的现有解决方案包括频率分析，其中从振动信号中提取特征频率特征。除了实施起来复杂之外，基于频率分析的解决方案并不总是准确的，并且对于用于计算的模型进行了各种假设，这使得利用独立地可移动的物体的上述系统的故障预测是次优的。特别地，通常假定附接有轴承的马达以恒定速度旋转。伺服马达的恒定旋转速度的假设在自动机械领域中，特别是对于在具有独立且可变速度曲线的轨道上移动的物体或推车而言，受到严格的限制。采用了方法来适应可变速度，但是这种解决方案实施起来也可能很复杂，并且还与其他限制和不希望有的假设相关联。
[0003]因此，改进的状态监测将是有利的，特别地允许避免更多的上述问题和损害，包括提供不太复杂的故障预测的方法，具有短的执行时间并从而能够进行即时分析，由此实现耗时减少且稳健的对独立地可移动的物体的故障排除。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术的示例优选地通过提供根据所附专利权利要求的设备，单独地或以任何组合的方式，试图减轻、缓解或消除本领域中例如上述的一个或多个缺陷、缺点或问题。
[0005]根据第一方面，提供了一种在包装机中进行故障预测的方法。该包装机具有被配置为操纵包装容器的独立地可移动的物体，该独立地可移动的物体与被配置为控制独立地可移动的物体沿轨道的位置的控制单元通信。该方法包括记录与可移动的物体沿轨道的运动相关联的数据值，确定所述数据值的分布，计算数据值在该分布中的中央趋势的量度，计算分布形状的量化量度，将中央趋势的量度与该形状的所述量化量度相关联作为条件参数的耦合集合，确定与独立地可移动的物体的多个运动周期相关联的条件参数的多个耦合集
合的分散度，以及将分散度与分散阈值进行比较，或者确定分散度随时间变化的趋势，以进行所述故障预测。
[0006]根据第二方面，提供了一种系统，该系统包括包装机和被配置为预测包装机中的故障的设备。包装机具有被配置为操纵包装容器的独立地可移动的物体。独立地可移动的物体与控制单元通信，该控制单元被配置为控制独立地可移动的物体沿轨道的位置。该设备包括：传感器，其被配置为记录与可移动的物体沿轨道的运动相关联的数据值；以及处理单元，其被配置为确定所述数据值的分布，计算数据值在该分布中的中央趋势的量度，计算分布形状的量化量度，将中央趋势的量度与所述量化量度相关联作为条件参数的耦合集合，确定与独立地可移动的物体的多个运动周相期关联的条件参数的多个耦合集合的分散度，以及将分散度与分散阈值进行比较，或者确定分散度随时间变化的趋势，以进行所述故障预测。
[0007]根据第三方面，一种计算机程序产品，其包括指令，当程序由计算机执行时，该指令使计算机执行根据第一方面的方法的步骤。
[0008]在从属权利要求中限定了本专利技术的其他示例，其中，本公开的第二和第三方面的特征与第一方面相同，只是做了必要的修改。
[0009]本公开的一些示例提供了一种用于预测机器部件(例如在包装机中的轨道上独立地可移动的物体)中的故障的改进方法。
[0010]本公开的一些示例提供了对机器部件寿命的方便的预测。
[0011]本公开的一些示例提供了对机器部件的更可预测和有效的维护计划。
[0012]本公开的一些示例提供了一种故障预测的方法，该方法具有短的执行时间，从而能够进行动态分析。
[0013]本公开的一些示例提供了对机器部件的耗时较少的故障排除。
[0014]本公开的一些示例提供了在具有多个独立地可移动的物体的诸如填充机之类的机器中的改进的状态监测。
[0015]应该强调的是，当在本说明书中使用时，术语“包括/包含”用来指定存在所述特征、整数、步骤或部件，但是不排除存在或增加一个或多个其他特征、整数、步骤、部件或其群组。
附图说明
[0016]参考附图，从下面对本专利技术的示例的描述中，本专利技术的示例能够实现的这些和其他方面、特征和优点将变得显而易见并得到阐明，其中：
[0017]图1是被配置为预测具有沿轨道移动的独立地可移动的物体的包装机中的故障的设备的示意图，
[0018]图2a至2d是示出通过附接到轨道和/或可移动的物体上的传感器所记录的与可移动的物体沿轨道的运动相关联的数据值的图，该数据值包括位置(2a)、速度(2b)、位置错误(2c)和提供给轨道的电流(2d)，
[0019]图3是示出与可移动的物体沿轨道的运动相关联的数据值的分布的图；
[0020]图4a是条件参数的耦合集合的图，其中每个集合，即数据点，被确定为针对两个不同的时间，与分布形状的量化量度相对的图1中数据值的这种分布的中央趋势的量度；
[0021]图4b是在时间t2处图4a中的条件参数的耦合集合的放大图；
[0022]图5a是在包装机中进行故障预测的方法的流程图；
[0023]图5b是在包装机中进行故障预测的方法的流程图。
具体实施方式
[0024]现在将参考附图描述本专利技术的具体示例。然而，本专利技术可以以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于在此阐述的示例；相反，提供这些示例是为了使本公开透彻和完整，并将本专利技术的范围充分传达给本领域技术人员。在附图中示出的示例的详细描述中使用的术语并不旨在限制本专利技术。在附图中，相同的标记表示相同的元件。
[0025]图1是被配置为预测包装机300中的故障的设备200的示意图，该包装机300具有被配置为操作包装容器(未示出)的独立地可移动的物体301。独立地可移动的物体301与控制单元302通信，该控制单元302被配置为控制独立地可移动的物体301沿轨道303的位置。轨道303可以是如图1所示的环形。虽然轨道303被示出为椭圆形轨道，可想到的是轨道303可以具有变化的形状，即沿具有不同曲率半径的各种曲线延伸。图5a示出了在包装机中进行故障预测的相关方法100的流程图。描述和示出方法100的步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种在包装机(300)中进行故障预测的方法(100)，所述包装机(300)包括被配置为操纵包装容器的独立地可移动的物体(301)，所述独立地可移动的物体与控制单元(302)通信，所述控制单元(302)被配置为控制所述独立地可移动的物体沿轨道(303)的位置，所述方法包括：记录(101)与所述可移动的物体沿所述轨道的运动相关联的数据值，确定(102)所述数据值的分布，计算(103)所述数据值在所述分布中的中央趋势的量度，计算(104)所述分布的形状的量化量度，将所述中央趋势的量度与所述形状的所述量化量度相关联(105)作为条件参数的耦合集合，确定(106)与所述独立地可移动的物体的多个运动周期相关联的条件参数的多个耦合集合的分散度，以及将所述分散度与分散阈值进行比较(107)，或者确定(108)所述分散度随时间变化的趋势，以进行所述故障预测。2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述数据值在所述分布中的中央趋势的量度包括：计算(103')平均值，例如算术平均值，和/或几何平均值，和/或调和平均值，和/或广义平均值，和/或所述分布的中央趋势的其他量度，例如中值或众数值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，计算所述分布的形状的量化量度包括：计算(104')围绕所述中央趋势的量度的所述数据值的分布的量度。4.根据权利要求3所述的方法，其中，计算围绕所述中央趋势的量度的所测量的所述数据值的分布的量度包括：计算(104')与标准正态分布相比的偏差的量度。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，计算所述分布的形状的量化量度包括：计算(104”)所述分布的峰度值。6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，其中，所述数据值包括所述独立地可移动的物体的振动数据，和/或加速度数据，和/或速度数据，和/或提供给所述轨道以使所述独立地移动的物体沿所述轨道移动的电流。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，当所选定的独立地可移动的物体经过所述轨道的限定位置时，以限定的时间间隔记录所述数据值。8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中，确定条件参数的所述多个耦合集合的分散度包括：确定(106')条件参数的所述多个耦合集合的分布的中心(203)与条件参数的每个耦合集合之间的距离(202,202')。9.一种系统，其包括包装机(300)和被配置为预测所...

【专利技术属性】
技术研发人员：达维德，
申请(专利权)人：利乐拉瓦尔集团及财务有限公司，
类型：发明
国别省市：