Thực tế
Ứng dụng
Hỏi đáp
Làm thế nào để phòng ngừa lỗi hàn do dòng điện quá lớn trên tay robot hàn?
Thực tế giám sát ｜Làm thế nào để phòng ngừa lỗi hàn do dòng điện quá lớn trên tay robot hàn?Nguyên lý hoạt động của tay robot hàn là dẫn dòng điện cao áp vào vị trí hàn để tạo nhiệt, làm nóng chảy và liên kết các vật liệu kim loại. Tay robot hàn phụ thuộc vào dòng điện truyền vào điểm hàn, nếu dòng điện quá lớn hoặc vị trí hàn không chính xác, rất dễ gây ra lỗi hàn. Vậy làm thế nào để phòng ngừa hiệu quả?
Nguyên lý hoạt động của tay robot hàn
Nguyên lý hoạt động của tay robot hàn là đưa dòng điện cao áp vào khu vực hàn, tạo ra nhiệt lượng để làm nóng chảy và liên kết kim loại với nhau. Quá trình này được thực hiện thông qua que hàn dẫn điện, đồng thời kiểm soát cường độ dòng điện và thời gian tác động để điều chỉnh lượng nhiệt sinh ra. Thiết kế của tay robot giúp duy trì vị trí và chuyển động ổn định, đảm bảo độ chính xác và tính liên tục trong quá trình hàn.
Hoạt động của tay robot hàn tự động được thiết lập bởi người vận hành, trong đó toàn bộ quy trình thực tế như: các bước thao tác, vị trí, tham số thời gian, tham số chuyển động và tham số hàn đều được lập trình sẵn. Tay robot sẽ tự động thực hiện theo chương trình đã cài đặt. Để phù hợp với nhiều loại sản phẩm và tối ưu không gian, tay robot hàn được thiết kế với nhiều trục và khớp, cho phép thực hiện linh hoạt trong các môi trường sản xuất phức tạp.
Các kỹ thuật hàn truyền thống hiện nay đã có thể được thay thế bằng tay robot hàn tự động, mang lại độ ổn định và tốc độ cao hơn. Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0 và sản xuất thông minh, tay robot hàn tự động đã được ứng dụng rộng rãi để thay thế con người trong các công việc hàn nguy hiểm. Cùng với sự phát triển của công nghệ, tay robot hàn ngày càng được sử dụng phổ biến trong các lĩnh vực như ô tô, máy móc công trình và nhiều ngành công nghiệp chế tạo khác. Vậy làm thế nào để quản lý chất lượng hàn bằng dữ liệu khoa học trong quy trình sản xuất?
Các vấn đề thường gặp trong quy trình hàn bằng tay robot hàn
Trong quá trình gia công hàn bằng tay robot, thường gặp các vấn đề sau:
Lỗi hàn:
Nếu dòng điện hàn quá lớn hoặc quá nhỏ, hoặc vị trí hàn không chính xác, rất dễ dẫn đến lỗi hàn.
Hư hỏng tay robot hàn:
Do tay robot hàn phải chịu nhiệt độ cao và áp lực lớn trong quá trình làm việc, nên rất dễ bị hư hỏng.
Sự cố nguồn điện:
Nếu xảy ra lỗi nguồn điện, quá trình hàn sẽ bị gián đoạn và cần phải điều chỉnh lại.
Lỗi hệ thống điều khiển:
Khi hệ thống điều khiển gặp sự cố, quá trình hàn có thể trở nên không chính xác hoặc không liên tục.
Mòn que hàn:
Trong quá trình sử dụng lâu dài, que hàn sẽ bị mài mòn và cần được thay thế kịp thời.
Các vấn đề trên hoàn toàn có thể được phòng ngừa sớm thông qua hệ thống giám sát, kết hợp với bảo trì phù hợp
và kiểm tra định kỳ nhằm đảm bảo tay robot hàn luôn vận hành ổn định.
Giải pháp và mô tả giám sát
Hệ thống giám sát thông minh dựa trên Machine Learning VMS-ML
Thông qua hệ thống VMS-ML và việc lắp đặt các cảm biến đặc trưng cho dòng điện,
hệ thống sử dụng tín hiệu miền thời gian, miền tần số, phân tích FFT (Fast Fourier Transform),
phân tích xung đột biến theo thời gian thực và công nghệ so sánh tức thời để giám sát
trạng thái bình thường và bất thường trong quá trình hàn điểm.
Giải pháp này giúp thực hiện giám sát theo thời gian thực, bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance),
từ đó duy trì tỷ lệ sản phẩm đạt chất lượng cao và đảm bảo hiệu suất vận hành của hệ thống tự động hóa.
Trạng thái đo lường
Lựa chọn cảm biến:
Dựa trên đặc tính của quy trình, lựa chọn cảm biến phù hợp.
Tay robot hàn sử dụng dòng điện để truyền năng lượng đến vị trí hàn,
do đó cảm biến dòng điện được sử dụng để thực hiện giám sát.
Vị trí đo dòng điện:
Kìm đo dòng điện được kẹp trực tiếp vào dây đầu ra dòng điện DC của quá trình hàn điểm,
từ đó thu thập tín hiệu dòng điện hàn để bắt đầu giám sát.
Hệ thống có thể học tín hiệu dòng điện hàn điểm được chỉ định
(kìm đo dòng điện kẹp tại cực dương).
Mô tả phương thức đo của hệ thống:
Hệ thống giám sát thông minh dựa trên Machine Learning VMS-ML
áp dụng phương thức đo không xâm lấn, cắm vào là đo ngay.
Thông qua việc học tín hiệu chuẩn trong điều kiện vận hành bình thường để xây dựng chuẩn đánh giá,
hệ thống có thể tự động nhận diện loại tín hiệu và trích xuất tín hiệu mục tiêu một cách tự động.
Kết quả đo lường tay robot hàn
Trạng thái giám sát: Bình thường – Pass
Sau khi nhận diện tín hiệu dòng điện của quy trình hàn, hệ thống tiến hành giám sát độ ổn định.
Điểm tương đồng: 83%
Trạng thái giám sát: Cảnh báo bất thường – Fail
Nhận diện tín hiệu dòng điện bất thường trong quy trình hàn dẫn đến mức độ tương đồng giảm.
Điểm tương đồng: 69%
Đặc trưng ＆ Xu hướng
Các đặc trưng thu được sau khi đo lường có thể được sử dụng làm cơ sở cho quản lý AI trong sản xuất thông minh trong tương lai.
Kết luận đo lường
Thông qua hệ thống giám sát thông minh dựa trên Machine Learning VMS-ML,
hệ thống học các hành vi vận hành chính xác làm chuẩn đánh giá,
đồng thời kết hợp kinh nghiệm quy trình để thiết lập ngưỡng dòng điện của quy trình.
Sau đó tiến hành so sánh và giám sát quản lý.
Việc phát hiện bất thường trong từng chu kỳ đo có thể phân biệt rõ ràng
sự khác biệt của tín hiệu.
Quản lý dài hạn cho phép dự đoán trạng thái vận hành của thiết bị,
kiểm soát chất lượng sản phẩm.
Khi mức độ tương đồng giảm, điều đó cho thấy dòng điện không ổn định
và nguy cơ phát sinh lỗi sản phẩm.
Hệ thống giám sát thông minh dựa trên Machine Learning VMS-ML có thể thực hiện giám sát và chẩn đoán cho từng hành động riêng lẻ. Thông qua hệ thống, người dùng có thể xác định chính xác thiết bị đang phát sinh bất thường hoặc vận hành không ổn định ở công đoạn nào, từ đó triển khai bảo trì dự đoán sớm, tránh các sự cố xảy ra đột ngột không báo trước.
Hệ thống giám sát thông minh Machine Learning
Hệ thống giám sát thông minh Machine Learning VMS-ML
Kiểm soát trạng thái dòng điện của tay robot
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Tại sao cánh tay robot hàn cần giám sát trạng thái dòng điện?
Cánh tay robot hàn dẫn dòng điện cao áp vào khu vực hàn, làm cho vật liệu kim loại sinh nhiệt và nóng chảy vào nhau. Nếu dòng điện quá lớn, quá nhỏ hoặc đầu ra không ổn định, nó có thể gây ra lỗi hàn, chất lượng mối hàn không ổn định, sản phẩm bất thường hoặc giảm tỷ lệ đạt yêu cầu. Do đó, cần phải giám sát trạng thái quy trình theo thời gian thực thông qua các cảm biến dòng điện.
Các nguyên nhân phổ biến gây lỗi hàn ở cánh tay robot hàn là gì?
Các nguyên nhân phổ biến bao gồm dòng điện hàn quá lớn hoặc quá nhỏ, vị trí hàn không đúng, lỗi nguồn điện, lỗi hệ thống điều khiển, mài mòn que hàn, cũng như những hư hỏng do cánh tay robot hàn phải chịu nhiệt độ và áp suất cao trong thời gian dài. Tất cả các yếu tố này có thể dẫn đến quy trình hàn không chính xác, không liên tục hoặc chất lượng sản phẩm bất thường.
VMS-ML giám sát hành vi gia công của cánh tay robot hàn như thế nào?
Hệ thống giám sát thông minh học máy VMS-ML có thể kết hợp với cảm biến dòng điện, thông qua tín hiệu miền thời gian, tín hiệu miền tần số, Biến đổi Fourier nhanh (FFT), phân tích sóng đột biến theo thời gian thực và công nghệ so sánh thời gian thực để học các tín hiệu dòng điện hàn điểm chính xác và thiết lập tiêu chuẩn. Từ đó đánh giá xem hành vi gia công hàn điểm là bình thường hay bất thường.
Cảm biến dòng điện nên được lắp đặt ở đâu?
Trong trường hợp này, ampe kìm (current clamp) được kết nối bên ngoài vào dây đầu ra điện một chiều của dòng điện hàn điểm. Sau khi thu được trực tiếp tín hiệu dòng điện hàn điểm, hệ thống bắt đầu giám sát và quản lý. Hệ thống có thể học các tín hiệu dòng điện hàn điểm được chỉ định, ví dụ như kết nối ampe kìm vào cực dương và đo lường bằng phương pháp không xâm lấn.
Điểm số tương đồng giảm mang ý nghĩa gì?
Điểm số tương đồng thể hiện mức độ gần gũi giữa tín hiệu quy trình dòng điện theo thời gian thực và tiêu chuẩn bình thường. Trong trường hợp này, độ tương đồng của tín hiệu bình thường là 83% và trạng thái giám sát là Pass; độ tương đồng của tín hiệu dòng điện bất thường giảm xuống 69% và trạng thái giám sát là Fail. Sự sụt giảm độ tương đồng thường cho thấy dòng điện không ổn định, có thể đi kèm với sự phát sinh bất thường của sản phẩm.
Lợi ích của việc triển khai giám sát thông minh cánh tay robot hàn là gì?
Sau khi triển khai VMS-ML, có thể tiến hành giám sát và chẩn đoán cho từng thao tác hàn cụ thể, để hiểu thiết bị xuất hiện tình trạng bất thường hoặc không ổn định ở thao tác nào. Thông qua quản lý xu hướng dài hạn, có thể sớm nắm bắt tình trạng hoạt động của máy, duy trì tỷ lệ đạt yêu cầu của sản phẩm và tỷ lệ hoạt động tự động hóa, đồng thời tránh các sự cố bất ngờ.
Đọc thêm
Rung lắc bất thường của máy đột dập lưới tốc độ cao gây ra phế phẩm?
Bất thường hàn kim loại tấm ô tô gây ra liên kết kém?
Kẹt phoi ở máy tiện kiểu Thụy Sĩ ảnh hưởng đến chất lượng quy trình?
Bất thường ở khuôn dập gây ra lượng lớn phế phẩm?
Hệ thống giám sát thông minh học máy VMS-ML
Giám sát thiết bị sản xuất
Tốc độ bảo trì tăng 7 lần, tiết kiệm ngân sách bảo dưỡng hàng năm