Diagnostikkrevolusjon: Rotasjonsgivere tilpasses IIoT

For alle som jobber innen robotikk, industriell automatisering eller maskindesign, kan driftsstans på maskiner være kilde til mange frustrasjoner – i tillegg til tap av tid og penger. Imidlertid ser det ut til at det Industrielle Internet of Things (IIoT), med sin evne til å utnytte maskin- maskinkommunikasjon (M2M), sensordata og automatiseringsteknologier, kommer til å endre måten maskiner henter inn og kommuniserer data. Evolusjonen fra analoge til digitale komponenter genererer svært intelligente maskiner som er i stand til å bevege seg inn på diagnosemuligheter, med evne til å gi ingeniørene viktig informasjon og tilgang til tidligere utilgjengelige data. Disse data markerer en ny epoke for designere og gir betydelige fremskritt for å kunne øke en maskins evne til å kunne forutse feil autonomt og på den måten redusere nedetiden i prosessen.

Kritisk komponent
En kritisk komponent i feedback-sløyfen for bevegelsesstyring i robot-, luftfart-, industri- og automatiseringsapplikasjoner er rotasjonsgiveren.  Oppgaven til givere er typisk å fungere med langsiktig pålitelighet, stabilitet og overlegen driftsytelse, til tross for det faktum at de ofte skal operere i tøffe miljøer med skitt, smøreolje, støv, variable temperaturer og betydelige vibrasjoner. Det nylige oppsvinget innen robot- og automatiseringsbransjen har trigget en økende etterspørsel etter raskere, smartere, presise og effektive givere. Imidlertid har givere som finnes på markedet så langt ikke kunnet presentere særlig mye intelligens overfor designeren av bevegelsessystemet. Men her er det at elektronikkprodusenten CUI kommer opp med en løsning; Deres serie med digitale ASIC-baserte AMT givere tilbyr utviklerne diagnose- og programmeringsverktøy – de første i sitt slag – som har mulighet til å akselerere time-to-market og forbedre maskin-nedetid i deres applikasjoner.

Diagnosefunksjon
Implementering av diagnosefunksjonalitet i rotasjonsgivere gir designere tilgang til viktige systemdata, som har vært utilgjengelige med tradisjonelle analoge systemer. Nytteverdien av disse data ligger at de raskt gjør systemet i stand til å bestemme hvorvidt giveren fungerer riktig, har feilet fullstendig, eller er blitt feiljustert eller ubrukelig. Systemet kan deretter bruke data til å oppdatere operatører på eventuelle forestående problemer, så vel som å gjøre uavhengige, informerte valg i forkant av å starte motoren, og potensielt avverge katastrofale ødeleggelser. I tillegg kan denne egenskapen brukes av ingeniørene for preventive tiltak, ved å utføre en ”giver ok” testsekvens før de starter en applikasjon. Slike funksjoner gir nå designerne muligheten til å holde nedetiden på et minimum, samtidig som det er mulig å forutse eventuelle problemer som kan oppskaleres med enheter i felten.

Trendanalyse
Videre kan disse diagnostiske dataene overvåkes og analyseres over tid i et industrielt kommunikasjonsnettverk, og gir uvurderlige ytelsestrender som kan brukes til å forutsi feil i bevegelsesstyringssystemet før de oppstår. Kritisk plassert direkte på motoren, er giverens diagnostiske data ikke bare begrenset til den spesifikke givers ytelse. De kan også fungere som en indikator på andre uromomenter i styresystemet, inkludert slitasje i kulelagre, feiljustering av akselen og termisk degradering. En grundig analyse av disse dataene muliggjør kontrollert forebyggende vedlikehold av en maskin, og ethvert problem som blir fremhevet, kan løses før en katastrofal feil oppstår, hvilket begrenser driftsstans, forbedrer maskinens levetid og øker den generelle systemintelligensen.

Forebyggende
I tillegg til disse prediktive fordelene, kan innebygde diagnostiske data også brukes til å fremskynde feilsøkingsprosessen i tilfelle en feil i feltet. Tilgang til uvurderlig diagnosefunksjonalitet i giveren gir reparasjonsteknikere muligheten til å raskt fokusere på den grunnleggende årsaken til en feil ved enten å eliminere eller peke på giveren som årsak eller ved å avsløre motoren som den skyldige. Dette betyr at den vanligvis tidkrevende, kostbare prøve- og feilprosessen med å fjerne og skifte ut giveren og motoren i et system, muligens uten årsak, kan elimineres. Driftsstans i maskiner kan være svært kostbart med det kombinerte tapet av produktivitet og kostnader til en felttekniker for å reparere maskinen. Følgelig kan det å ha tilgang til giverdiagnostikk øke hastigheten på feilsøkings- og reparasjonsprosessen, noe som resulterer i betydelige kostnadsbesparelser så vel som å minimere effekten av en feil.

Raskere utvikling
Giverens diagnostiske data kan også gi tidsbesparelser under produktutviklingsprosessen. Som ingeniører ønsker vi å tro at alle designene våre fungerer perfekt første gang. Dessverre er det vanligvis ikke tilfelle! Når det oppstår problemer i løpet av testfasen, er årsaken til problemet ofte ikke lett synlig, og med tilsynelatende uendelige variabler. Dette setter følgelig i gang en hel feilsøkingsprosess for å finne ut hvorfor enheten ikke fungerer som forventet. Diagnostiske data kan derfor akselerere denne prosessen og raskt avsløre den delen av designet som krever oppmerksomhet, med potensial til å eliminere dager, eller til og med uker med undersøkelser. Slike besparelser kan resultere i mer robuste produkter, kortere designsykluser og en raskere tid til markedet.

CUIs nye AMT11 inkrementelle serie og deres AMT31 kommutasjonsserie er de første rotasjonsgiverne som har begynt med å integrere disse diagnostiske funksjonene. Ved å anvende programvaren AMT Viewpoint eller enkle seriekommandoer, gjør CUI verdifulle diagnosedata tilgjengelig for maskindesigneren.

Med sine 37 mm i diameter og en 10 mm-tykk profil, kan disse kompakte enhetene drives av en enkel +5 V forsyning, og leverer et utvalg av programmerbare oppløsninger, fra 48 til 4096 PPR. Disse giverne har i tillegg kommutasjonssignaler for alle BLDC polpar-konfigurasjoner, samtidig som de tilbyr éntråds- eller differensielle utgangsmuligheter, så vel som aksielle og radielle orienteringer for tilkopling, avhengig av systemkravene.

Reduserer maskinfeil
Selv om nedetid fortsatt kan være en bekymring, vil den økende bruken av diagnostiske data i maskindesign kunne redusere hyppigheten av maskinfeil betydelig, forbedre gjenopprettingstiden, og redusere sårbare punkter, systemet rundt. Giverens utvikling fra analoge til digitale komponenter innenfor et M2M-system åpner en helt ny verden av muligheter, der denne verdifulle nye kilden til diagnostiske data gir ekstra krefter til ingeniøren.

Jeff Smoot er leder for avdelingen Application Engineering and Motion Control i CUI.