コンピュータ数値制御アプリケーションにおけるセンサーデータとポンプ状態の監視

ポンプは、製造やコンピュータ数値制御 (CNC) 加工などのさまざまな産業用途で使用されています。

CNC マシンは、日常製品のコンポーネントの製造において重要な役割を果たしています。積層造形 (3D プリンティング) とは対照的に、ドリルやカッターなどの成形または成形 CNC ツールは、鋼鉄、アルミニウム、超硬、真鍮、銅、さらにはプラスチックのワークピースから材料を除去または研磨して、製品の形状を形成するために使用されます。特定の目的。材料は、高速で回転するビットまたは旋盤ツールを使用して除去されます。これにより、穴が形成され、空隙が生成され、および/または公差を近づけて表面層が除去されます。これらの切削工具はさまざまなチャックに取り付けられ、コンピュータの監視下で工具やワークピースの位置と動きを制御する高精度サーボモーターによって駆動されます。

CNC マシンは、穴あけや切断に加えて、研削、フライス加工、ルーティングなど、他の多くの目的のために設計されています。

ポンプは、CNC マシンの機能と動作において重要な役割を果たします。

たとえば、多くの CNC 機械には、きれいで高品質な切断を容易にするために、工具とワークピースに冷却剤を適用する装置が含まれています。クーラントは水と潤滑剤を混ぜたものであることが多く、材料の熱膨張の低減、工具の磨耗の低減、一部の材料の急速な酸化の防止、そして最も重要なことに、生成される材料の切りくずを除去または排出するなど、いくつかの目的があります。切断工程中。工具表面またはワークピースの切削キャビティ内に切りくずが蓄積すると、切削欠陥が発生し、工具の摩耗が加速する可能性があります。冷却剤はリザーバーからポンプで汲み上げられ、工具先端に向けられた 1 つまたは複数のノズルから工具にスプレーされます。この冷却剤は、通常はろ過された後、リザーバーまたはサンプに戻ります。冷却システムで使用されるポンプは、正確な冷却流量と圧力を提供するため、CNC マシンの適切な動作に不可欠です。

自動化された CNC 機械の操作では、ポンプは油圧システムでも重要な役割を果たします。油圧システムは、スピンドルチャックにクランプされた複数のツールの取り扱いを調整するために使用されるアーキテクチャです。この油圧システムは、さまざまな重量とサイズの切削工具の制御、スピンドルチャックへの切削工具の精密な取り付けと交換を担当します。これには、522 ～ 580 の範囲の圧力下で作動する油圧油による高度な自動化が必要です。ポンド/平方インチ (psi)。

CNC 機械資産のさまざまな測定可能な動作パラメータは、機械動作全体のパフォーマンスを可視化するのに役立ちます。メンテナンスの必要性を判断するためにこの機械の動作データを検査することは、状態ベースの監視 (CbM) というより大きな実践に当てはまります。圧力、冷却剤の流量または速度、さらには振動測定もすべて、状態監視に必要な重要なタイプのセンサーデータです。このデータは、新たな異常や傾向を検出してフラグを立てるために組み込みアルゴリズムにフィードされ、組織内のオペレーターや意思決定者に実用的な洞察を与えます。

ポンプの状態監視に必要な主要な測定信号は、振動、圧力、流量、温度です。特に振動は、いくつかのポンプ故障モードに対する感度を考慮すると最も重要です。通常、振動信号は高いサンプリングレートで抽出および分析されるため、周波数領域でポンプ波形を評価するには信号処理技術が必要です。振動ベースの状態インジケーターが計算され、全体の振動の大きさと、特徴的なベアリング、シャフト、およびベーンの通過周波数における周波数領域の大きさを考慮するメトリックで構成されます。圧力、流量、および温度の信号は、通常、より低いサンプルレートで行われます。考慮すべきその他の一般的な状態指標は、ポンプ性能曲線から導出される統計的特徴または指標です。ポンプにはさまざまな故障モードがあることを考慮すると、ポンプを監視し、測定された信号を基準ベースライン状態と比較するには、複数の状態インジケーターを組み合わせて健全性指標を作成することが有利です。このポンプの健全性インジケーターを使用すると、どのセンサー変数が不健全な状態に最も寄与しているかを明らかにする情報だけでなく、新たな問題を早期に検出することができます。

ある世界的な製造業者は、メンテナンスを最適化し、全体的な生産性を向上させるために、生産ラインの CNC 研削盤の状態監視ソリューションを導入することを検討していました。この企業は、予知保全ソリューションプロバイダーの支援により、プロバイダーの高度なデータ処理技術とアルゴリズム、および開発された健康指標を活用して、機械の健全な動作を示すデータの傾向を検出および予測し、センサーの使用を拡大することができました。 CbM の典型的な実践における運用管理を超えたデータ。

油圧システムとポンプは、CNC 研削盤の主要なサブシステムとして特定されました。データ収集システムは、研削盤の動作に関する追加の測定とともに、ポンプの振動、圧力、流量を監視するためにセットアップされました。この分析では、データをサイクルごとにセグメント化し、振動、流量、圧力信号から状態指標を抽出します。約 1 か月のベースライン期間を使用して機械学習モデルをトレーニングし、このポンプにとってどのような状態が健全であると考えられるかを学習しました。次に、振動、圧力、流量の状態インジケーターがこのベースラインモデルと比較されました。多変量健全性指数は、ポンプの状態が悪化するにつれて健全性値が発展し増加する傾向を示しました。振動は時間の経過とともに最も明確で顕著な傾向があったため、主な要因として特定されました。より微妙な下降傾向と、流量と圧力の低下も観察されました。

このソリューションにより、同社は新たなポンプの問題を認識し、流量と圧力が低下してポンプの機能が果たせなくなる前にポンプを修理することができました。したがって、コストのかかる予期せぬダウンタイムや故障が回避され、ポンプの修理は生産時間外のより都合の良い時間に行われました。状態監視システムにより、振動値が大幅に低下し、圧力と流量の値が回復し、ポンプの状態が改善されました。元のベースライン以上の値に戻ります。

ケーススタディで示したように、ポンプ状態監視ソリューションを採用する主な価値提案は、計画外のダウンタイムの削減です。その他の利点としては、ポンプの修理時間の短縮、補足的な診断情報、エネルギーの節約などが挙げられます。コスト削減の達成は、状態監視システムがポンプの問題の進行に応じて早期に検出できる場合にのみ実現できます。幸いなことに、多くの一般的なポンプの故障モード (ベアリングの故障、キャビテーション、シャフトの位置ずれ、アンバランスなインペラ、シールの故障など) は、振動、圧力、流量、温度を監視することでカバーされます。通常、早期の検出と診断は可能ですが、正確な故障予測は故障モードに依存し、モデルが故障の進行パターンを学習するには過去の故障例が必要になる場合があります。

機械がより複雑になり、より高いパフォーマンスレベルで動作するにつれて、複数のセンサー技術、信号処理、データ分析技術を活用した監視システムが、最新の CNC 機械やポンプシステムの標準になるでしょう。

高度なデータ洞察に向かうこの全体的な傾向に伴い、ポンプ状態の監視を開始するための推奨手順がいくつかあります。

重要度分析を実行して、ダウンタイムにコストがかかり、障害がそれほどまれではない状態監視用の資産を選択します。

利用可能な場合は、すでに導入されているデータ収集システムを確認します。必要に応じて、センサーや機器を追加します。ポンプ監視の主要な信号は振動、流量、圧力、温度であり、振動が最も重要であることに留意してください。

適切なデータ収集システムを設置したら、ポンプ状態監視システムの開発と実装を開始するための適切な基盤を設定する必要があります。

エンドツーエンドでスケーラブルで、産業部門内での使用に特化して設計され、ソリューションの開発に取り組む知識豊富な担当者と、ソリューションを利用する主要な関係者の両方が使用できる予測ソリューションを必ず選択してください。提供された情報により、コストのかかる問題が発生する前に適切な措置を確実に講じることができます。

データ分析を始めるときは、故障データが十分に入手できないことが多いため、ベースラインベースの機械学習分析アプローチに焦点を当てます。また、ベースラインベースのアプローチには早期検出の成功例が多数あり、さまざまなアプリケーションに価値をもたらします。

David Siegel は、Predictronics の最高技術責任者です。彼への連絡先は [email protected] です。詳細については、predictronics.com をご覧ください。 Ed Spence は、The Machine Instrumentation Group の創設者兼マネージングディレクターです。詳細については、machineinstrumentation.com をご覧ください。