随着新能源产业高速增长,自动化产线成企业竞争关键。锂电池、光伏组件制造中,丝杠驱动直线模组作为关键执行机构,其部件异常会引发停机、良率波动,甚至造成设备连锁问题与成倍生产损失。
近期,我司与某头部新能源企业开展了深度技术交流,并基于其工况特点,成功落地了一套基于运动状态触发的振动监测与预测性维护方案,赋能企业向“零意外停机”迈进。
客户生产线上大量的直线模组呈现出高频往返、节拍紧凑、运动周期短的运行特征:
设备形态:丝杠驱动直线模组,配套行星齿轮箱与伺服电机

典型工况:频繁启停、短行程往返、节拍精度要求高
传统问题 1:固定间隔采样抓不住关键波形
定时采样可能恰好落在“运动间隙”或“未进入稳态运动”的阶段,使关键故障特征被遗漏。
传统问题 2:人工分析难、监测效率低
高速节拍下大量振动数据涌入,但和设备真实状态并不完全匹配,使后续分析难度大、价值密度低。
客户急需一种方法,能够精准采到每一个真实的运动周期,不遗漏关键波形,为后续的趋势监测与预警提供可靠依据。

针对客户需求,我们基于VBL50有线振动传感器进行优化,构建了一套高速直线模组的智能采集策略。
1)运动触发机制:采集真正的“运动周期数据”
VBL50实时监测模组运动状态,当检测到启动、加速或进入稳态运行时,自动触发采集。
2)全周期覆盖:从启动到停止全链路记录
VBL50能识别模组从启动→加速→匀速→减速→静止的完整运行过程,并按周期记录关键数据。
3)扩展能力:为后续预测性维护铺路
虽然本项目以数据采集为核心,但VBL50的实时诊断、算法本地化、状态感知等能力,也为未来的预测性维护场景预留了升级空间。

通过这套方案,客户获得了显著的实际价值:
● 数据更精准
采集的数据与真实运动周期完全一致,数据质量显著提升。
● 提前发现早期磨损
丝杠、导轨、机械间隙等问题能在“影响节拍前”被发现。
● 提高产线可靠性
减少非计划停机,保证生产节奏稳定。
● 降低巡检与分析压力
自动触发、自动上传,减少人工判定。
● 为后续AI预测奠定数据基础
高质量数据是预测性维护的基础,这一步已经完成。
通过基于VBL50传感器的运动周期触发式采集方案,我们帮助新能源客户突破了高速直线模组工况下的监测盲区,实现了数据价值最大化,也让预测性维护从“可能”变为“可用”。
VBL50以太网温振复合传感器

VBL50以太网温振复合传感器集成了三轴振动(加速度/速度/位移)、温度、倾角采集功能,内嵌智能诊断算法。采用以太网技术,每个传感器配备独立IP地址用于管理和配置,传输距离最远可达100m,速度可达10Mbps,能满足设备长期在线监测及故障诊断振动波形的实时上传需求。
该设备组网灵活,节点独立,数据上传及时,无需搭配采集器,仅需要简单的网络设备即可完成数据的收集,是现场轻量化部署、设备诊断状态快速上传的极佳方案。防爆等级为Ex ia IIC T4 Ga,适用于II类爆炸性气体环境中的0区、1区和2区,尤其适合化工、石油、煤气、氢气、乙烯等高危工业场所。
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