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产品名称:防护罩设备存放状态:仓库存放状态:正常使用成色:全新
- 故障现象。该五轴数控龙门铣床采用SIEMENS840D数控系统,在给电主轴装时,机械上有紧动作,实际上具已经安装到主轴并夹紧,但“紧到位”信号灯不亮,进而造成主轴缺少“使能”,造成机床不能正常运行。(2)故障分析及解决方案。在分析具体故障原因之前,须清楚电主轴松紧基本原理。该机床采用双回转摆动铣头,通过力矩电机驱动实现A、C旋转轴运动,A轴摆动体内安装电主轴,电主轴松紧动作主要是由流量计、K11控制模块和机床PLC配合完成的,三者信号传递关系见图4。当主轴松或紧时,PLC输出开关量信号给K11模块来控制松紧电磁阀动作,流量计能够检测出液压管路中流过油液的流量,并将其转化为数字脉冲信号输送给K11模块,再由K11模块把数字脉冲信号转化为对应松到位、紧到位和无夹紧三个具位置的开关量信号输送给PLC,PLC接收到具体信号后才能完成整套松紧动作。由以上电主轴松紧控制原理知,电主轴松紧是否到位是由流量计检测的,这不同于传统的“位置检测”。紧到位信号灯不亮的主要原因可能是:①流量计没有检测到足够的液压流量;②流量计已经将足够的脉冲信号传递给K11模块,但K11模块内部参数设置有误。③液压管路中进入空气,影响流量计检测信号。为进一步诊断故障,采取以下措施:主轴松紧由单独的液压站来驱动,先检查液压站中油量是否充足,保油量满足需求;利用专用排气工具保管路中空气排尽。再次进行松紧测试,故障复现。由排除法知,故障原因有可能是K11模块(见图5)参数设置问题,以下将进行参数优化。借助“K11-controller”软件监控K11模块状态,图6是软件与机床K11模块正常连接后状态,查看CLAMP→Short[Pulses]和Long[Pulses]中数据依次为262、304,分别代表“有夹紧”状态的上、下限值,如果测试的数据不在上、下限值范围内,则出现信号输出异常。首行10次“有夹紧”测试,测试数据见图7,结果均为short(即:信号异常)。数据分析可得出以下结论:Short[Pulses]和Long[Pulses]这两个参数设置有误,导致紧状态信号输出有误,需要进一步优化。记录有加紧状态的大值A1和小值A2,可设置Short:A2-10、Long:A1+10(如果数据变化幅度较大,可设置A1/A2±20),即Short设置为243、Long设置为266。优化完成后,再进行10次测试,结果全部成功(图8),且每次紧后,“紧到位”信号灯均正常亮,故障排除。(3)小结。①在使用“K11-controller”软件优化参数时,每次输入数值后,均需要点击“F4:SEND”软键,这时输入的数据才能被传入K11模块中,切记全部设置完成后要点击“F5:SAVE”软键,保存好数据。②对于主轴松紧这类故障,一般分为“无动作且信号状态异常”和“有动作但信号状态异常”两类,前者重点排查机械方面(液压控制阀、油量是否充足以及执行元件等),后者主要检查电气方面(信号传感器、PLC程序以及相关参数设置等)。(4)改进措施。①定期优化K11模块参数,以免由参数问题造成其他故障。②及时向液压站中加液压油(油的牌号要严格按照说明书要求选用,不得擅自更换),避免空气进入,影响流量计正常检测。3大型数控机床故障诊断一般思路总结首先,由于大型机床故障原因多而杂,将故障原因大致分类,根据工作经验按照可能性大小依次排列。其次,在排除每类原因时要充分使用一些诊断方法,一般包括互换法、排除法、PMC(或PLC)在线诊断法、软件测试法等。具体诊断故障时,要深入理解“控制原理”,从原理上进行诊断才能“以不变应万变”,并且要把故障原因逐步“由多变少”,直到故障确切定位。后,故障排除后,须经多次测试才能确保故障**被排除,力争“零返修”,并设法从根本上设计出有效的改进方案。4结语通过实际工作中攻克的典型故障诊断实例,分析了引发故障的具体原因以及诊断方案,在**排除故障的同时,又从根本上做出了改进措施,后总结出故障诊断的一般思路,了大型数控机床故障诊断和维修效率,在行业内具有较强的可借鉴性和推广价值。●●●●●●●●●●●●●●●●的装置优点:1、护罩每片可连发同动,完全不同于一般护罩一片接一片拉动式,因此噪音低。2、采用装置之护罩可以增长使用寿命。3、钢板防护罩装置可使护罩移动速度升到120m/min及承受更高的G值(2G)。4、钢板防护罩装置使护罩同动且平行(避免了一般剪力式防护罩仍有蛇行的缺点)。5、在高速时可以更平稳,没有振动产生。1数据挖掘技术数据挖掘技术,就是借助处理工具有效提取隐藏在大量数据体系内有利用价值的信息,并且将信息进行汇总,依据信息的概念、信息的关联性规则以及信息的规律完成信息分类处理,以备后续建立完整的应用框架方案。需要注意的是,因为数据挖掘技术本身涉及不同的领域,是一种集成化的技术模式,因此,在实际应用过程中,能将信息从简单的查询转变为数据的挖掘汇总,不仅为人们创设良好的工作决策提供保障,也能建立更加系统化的技术支持体系[1]。在对大数据发展背景进行集中研究的过程中,要想满足数据分析要求,就要整合数据挖掘技术的具体流程,确保能按照标准化模式和管理要点完善相应工作,从而提升管控体系的基本效率。首先,要保数据准备工作满足预期,按照标准化流程进行数据的分析和判定。其次,要进行集中的数据挖掘,合理性建构系统化调控机制和管理模式,保数据挖掘技术的应用效果符合预期。后,要对挖掘结果进行解释和对应评估,从而发挥不同算法以及应用管理的价值,其中,聚类分析、关联法则分析以及分类分析都是较为常见的。2数控机床故障分析要想在数控机床管理工作中有效应用数据挖掘技术,就要**了解数控机床的常见故障,从而建立针对性的判定机制,优化管理结构的时效性,也为后续建立更加科学化的处理机制创设良好的平台[2]。2.1FMECA技术分析法在对数控机床进行故障分析和判定的过程中,要结合具体情况和实际应用要点进行**分析和判定,整合对应的信息体系。追溯对于FMECA项目的研究,早是应用在航天工业中,为了进一步发挥其实际价值和应用优势,国外针对FMECA(图1)的应用模式建立了相应的管理标准。FMECA技术主要是对差异化产品进行故障的判定分析和确认处理,并且能结合相应的故障模式完成对比分析,从而获取评价结果,落实可靠性辨认工作,能有效发挥技术优势维护运行效率,大化减少数控机床的故障问题,也能针对一些可能出现的故障隐患进行纠察,从而保故障判定模式更加贴合实际应用要求。2.2FTA技术分析法在对数控机床进行**分析的过程中,FTA也是较为常见的,在应用技术的过程中,要借助倒立的树状分析逻辑因果关系图进行故障的判定,并且依据故障问题落实相应的维修处理。也就是说,在FTA故障分析模式(下页图2)建立和实际应用过程中,能在系统检查的基础上建立合理化监控模式,尽量降低相应设备的运行故障问题。另外,在FTA应用的过程中,因为故障树较为复杂,且相应的数据计算模式也比较困难,这就需要相关技术人员借助二级制判断对技术进行应用,从而提升计算的时效性,为故障处理工序的综合升级奠定基础[3]。需要注意的是,利用FTA对数控机床进行故障分析,要确保计算机能设定在故障树分析模型位置,从而建立规则相匹配的分析体系,获取对应的匹配结果,如果实际分析过程中出现了结果不匹配的问题,就要进行人工补齐。基于此,建立完整的FTA技术模式,确保能对数控机床展开深度且完整的分析,发挥技术优势,提升数控机床的运行效率。
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