芮研工业机器人可靠性维护管理培训

9月18日,芮研机器人技术(上海)有限公司技术团队受“工博士”集团邀请一起探讨工业机器人预测性维修技术。


本次活动演讲主题为:芮研企业在工业机器人预测性维修领域的客户实践及分别对芮研机器人分轴油“脂”包、芮研机器人换油工具包等在现实机器人维护保养的便利性、实用性、经济性方面做了详细介绍,并对振动分析、油液分析等一些成熟的技术在行业如何落地做了案例介绍。


预测性维修(PdM,Predictive Maintenance)是通过采用振动、热成像、油液分析、电机电流分析、工艺流程参数监控等技术手段提前发现机器故障、并在机器最终失效之前将故障排除的一种高级维修模式,也称状态检修(CBM,Condition Based Maintenance)。


目前在机械设备故障监测划分为热功参数测量、振动监测技术和油液分析技术三大领域,其中油液分析技术以独特的技术优势,成为一种有效的监测手段。油液分析技术是通过分析被监测机器设备在润滑剂的性能变化和携带的磨损颗粒情况、获得机器的润滑和磨损状态信息、评价机器的工况和预测故障,并确定故障原因、类型和部位的技术。


在工业机器人设备安全运行预防性维护状态监测管理中,利用油液分析技术对核心部件“机器人的关节”——减速机磨损及故障诊断是非常科学而且是有效的手段,这已为世界各国实践所证实。磨损、污染和油品衰变是引起机械设备发生故障的三大原因。通过油液监测技术分析被监测机器的在用润滑脂的性能变化和携带的磨损微粒的情况,获得机器的润滑和磨损状态的信息评价机器的工况和预测故障,并确定故障原因、类型和零件的技术。


芮研机器人技术依托中科院顶级实验测试与检测平台率先在国内工业机器人行业创新型的将油液检测服务运用到工业机器设备使用用户,并与中科院成立了中科院——芮研工业机器人润滑油液检测(上海)联合工作站。


油液监测主要有以下几个方面:理化指标分析、污染度分析和谱分析。油液的理化指标主要检测润滑脂的性能和品质,谱分析包扩光谱分析和铁谱分析,光谱分析用来检测润滑油脂中元素的含量,铁谱分析包括直读铁怕分析和铁谱特征磨粒分析,来查找设备的磨损部位和故障根源。针对设备对象,选择匹配的测试项目,结合设备现场工况和设备自身特点,选取合适的测试项目,可以有效的对设备进行预防性维护和状态监测。


根据监测诊断中所获得的油液分析信息、机械设备运行实际情况和工作人员的管理经验等综合因素取制定机械设备发生故障的参考数据。通过油液监测可以延长设备的换油周期或者正确选用润滑剂而取得经济效益,更重要的是通过及时预报潜在的故障避免灾难性损坏或者使处于正常运转的设备减少不必要的维修,更好的增加企业经营产值和效益。


 

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