Замена масла в коробке робот: когда менять масло в роботизированной КПП

Содержание

когда менять масло в роботизированной КПП

Роботизированная коробка передач сегодня является  современной альтернативой АКПП и вариаторам.  Данная разработка позволяет добиться неплохих показателей в плане динамики разгона и топливной экономичности. При этом РКПП дешевле в производстве, что заметно снижает общую стоимость автомобиля.

Если говорить об устройстве коробки-робот, данный тип трансмиссии напоминает привычные МКПП. На первый взгляд может показаться, что обслуживать данную коробку нужно точно так же, как и механику. Сразу отметим, если владелец намерен сохранить и даже увеличить срок службы, на практике роботизированные КПП нуждаются в более частом обслуживании.

В этой статье мы поговорим о том,  как обслуживать роботизированную коробку,  когда и почему нужно менять масло в коробке робот, а также на что обратить внимание в рамках эксплуатации автомобиля с трансмиссией данного типа.

Содержание статьи

Роботизированная коробка передач: замена масла по регламенту, пробегу и по срокам

Итак, если на машине стоит коробка робот, когда менять масло является частым вопросом владельцев, которые активно эксплуатируют свой автомобиль. Другими словами, если пробег превышает отметку в 60-80 тыс. км., многих начинает беспокоить необходимость обслуживания КПП.

Начнем с того, что с роботизированными коробками связано много слухов и заблуждений.  Прежде всего, в процессе изучения мануала можно обнаружить информацию, что агрегат и вовсе необслуживаемый, то есть масло залито в трансмиссию на весь срок службы автомобиля. Кстати, данная практика распространяется и на автомобили с МКПП, АКПП и вариаторами.

Также многие автолюбители считают, что раз робот по устройству похож на механическую коробку, то и обслуживать его нужно аналогичным образом. На самом деле это не так. Давайте разбираться.

  • Итак, начнем с того, что заявления производителей о том, что агрегаты не нуждаются в обслуживании, можно в большей степени считать маркетингом.  С одной стороны, выгодной может показаться возможность сократить расходы в гарантийный период.

Идем далее. С учетом того, что выпускать автомобили с большим ресурсом сегодня попросту экономически невыгодно, автопроизводители  рассчитывают на исправную работу всех узлов только в период гарантии. Затем, чтобы сохранить имидж марки, еще какое-то время ДВС, КПП и другие составные элементы не доставляют проблем, однако затем машина начинает  в буквальном смысле слова «сыпаться».

Если еще раз вспомнить, что на многих современных авто трансмиссия официально необслуживаемая, тогда  становится понятно, что запаса прочности, в среднем, хватит на 130-180 тыс. км. (с учетом того, что гарантия на авто обычно составляет 100-150 тыс.  км. в зависимости от производителя).

Однако если владелец самостоятельно обслуживает агрегат и соблюдает основные рекомендации  в процессе эксплуатации, тогда ресурс многих узлов можно заметно увеличить. Также это распространяется и на КПП. Если вернуться к роботизированным коробкам, тогда нужно отметить, что такие трансмиссии делятся на два типа:

В первом случае коробка типа АМТ действительно представляет собой автоматизированную механику, которая оснащена исполнительными сервомеханизмами. Так вот, рекомендации касательно  обслуживания таких агрегатов схожи с МКПП.

Опытные владельцы и специалисты по ремонту трансмиссий рекомендуют  после приобретения нового авто сменить масло после 3-5 или максимум 10  тыс. км. пробега, после чего выполнять полную замену каждые 60 тыс. км или один раз в 3-4 года (в зависимости от того, что наступит раньше).

Если же автомобиль эксплуатируется в тяжелых условиях, тогда интервал замены следует сократить на 30-40%. Для замены необходимо приобретать только масла, рекомендуемые самим производителем трансмиссии. Еще допускается использование качественных аналогов, при этом масло должно полностью соответствовать всем допускам производителя автомобиля или коробки передач.

Кстати, по времени менять масло все же нужно даже в том случае, если пробеги небольшие.  Дело в том, что хотя  условия работы трансмиссионных жидкостей не такие тяжелые, как в двигателе, однако все равно происходят процессы окисления, накапливается конденсат, срабатываются присадки и т.д.

Еще отметим, что однодисковое роботы могут также оснащаться гидроприводом сцепления (например, коробка Изитроник). Так вот,  в этом случае необходимо менять тормозную жидкость, используя рекомендуемую производителем. Замена выполняется раз в два года. 

  • Теперь перейдем к преселективным роботизированным коробкам (например, DSG или Powershift).  Важно понимать, что хотя в основе все равно лежит  механическая КПП, данные коробки передач сильно отличаются не только от МКПП, но и от однодисковых роботов АМТ. 

Прежде всего, данные КПП нуждаются в большем количестве масла и имеют гидроблок (по аналогии с АКПП и вариатором).  Данный блок применительно к роботам называется мехатроник. Так вот, клапанная плита является элементом управления всей КПП и предельно чувствительна к уровню, качеству и состоянию трансмиссионной жидкости.

Получается, обслуживать такой робот нужно  не так, как АМТ. Обслуживание происходит по аналогии с АКПП или вариатором. Если просто, после покупки необходимо заменить масло через 5-10 тыс. км. Параллельно следует выполнить замену масляного фильтра коробки-робот.

Затем рекомендуется полностью менять масло в трансмиссии каждые 50 тыс. км., при этом также на каждом плановом ТО требуется регулярный контроль его уровня и состояния. Не допускается сильное потемнение и помутнение (потеря прозрачности), наличие стружки и т.д. Работа агрегата на таком масле быстро выведет клапанную плиту из строя (перестают нормально работать соленоиды, появляются задиры в масляных каналах мехатроника и т.п.).

Одним из основных признаков проблем с маслом и мехатроником принято считать появление рывков и толчков при переключении передач, которые сильнее всего заметны при активном разгоне.

В подобной ситуации может потребоваться не только немедленная замена масла, но и промывка мехатроника или всей КПП. Параллельно может возникнуть необходимость  частичной разборки КПП для замены масляных фильтров роботизированной коробки передач.

    

Подведем итоги

Как видно, ответом на вопрос, когда нужно менять масло в коробке робот, можно считать отметку около 50-60 тыс. км. При этом для однодисковых роботов типа АМТ замена может производиться каждые 60 тыс. км., тогда как преселективный8 робот нужно обслуживать чаще (каждые 50 тыс. км.).

Еще добавим, что на практике по аналогичной схеме рекомендуется обслуживать и другие виды КПП (механику, АКПП и вариатор). Единственное, для вариаторной  CVT замена показана  даже раньше (каждые 30-40 тыс. км.) с учетом особенностей его конструкции и крайне высоких нагрузок на шкивы и ремень вариатора.

В качестве итога хотелось бы добавить, что только своевременное и качественное обслуживание трансмиссии, а также использование рекомендуемых самим производителем коробки или автомобиля ГСМ и расходников позволяет максимально увеличить ресурс агрегата и добиться его качественной работы на протяжении всего срока службы. 

Читайте также

Замена масла в РКПП — СВАО, м. Медведково

01

Качественный и честный ремонт — наш конёк с 1997

02

Свой склад запчастей — цены ниже рыночных

03

Абсолютная гарантия на все виды работ

Автотехсервис «Алиан» выполняет услуги по замене смазывающих жидкостей в трансмиссии, в том числе в РКПП. Опыт и квалификация сотрудников позволяет проводить процедуру быстро и качественно. Центр оснащен современным оборудованием, при необходимости выполняем полную диагностику.

  • Сроки – от 30 минут;
  • Расходники в наличии;
  • Гарантия на выполненные работы от 6 месяцев.

Коробка-робот – сложный узел, который обеспечивает комфортную езду и способен служить долго при своевременном техобслуживании. В процессе эксплуатации рабочие характеристики смазки снижаются, что приводит к повышенному износу, возникает риск выхода из ее строя. В этом случае нужна замена масла в роботизированной коробке передач.

В «роботе» смазка служит для:

  • снижения трения;
  • охлаждения деталей;
  • отвода абразива;
  • защиты от коррозии.

В РКПП используется специальная, качественная смазка. Если залить низкого качества, свойства которой не соответствуют условиям работы, «робот» быстро выйдет из строя.

Стоимость замены масла в РКПП

Замена масла в роботизированной коробке 1260

Сколько будет стоить замена масла на Вашем автомобиле? Точную стоимость и сроки Вы можете узнать по телефону, и непосредственно при осмотре ТС, так как в зависимости от марки и модели автомобиля сложность и объём работы могут незначительно отличаться. Все работы и их стоимость согласуются перед их выполнением.

Предварительный расчёт стоимости

Замена масла в вариаторе и роботе в Санкт-Петербурге — СТО SPOT

Конструктивно вариатор и робот в разы сложнее классических коробок передач. Первый состоит из двух конусных шкивов с изменяемыми диаметрами, второй представляет собой модернизированную механическую коробку передач. Эти особенности в корне меняют способы замены масла и требуют больших знаний и высокой квалификации от исполнителя.

Станция технического обслуживания SPOT специализируется на замене масла в вариаторе, АКПП, МКПП и роботе. К вашим услугам опытные мастера с соответствующими инструментами и готовой базой расходных материалов.

О нас

Гарантируем высокое качество работы и точный уровень масла за счет:

  • динамометрического ключа на электронной основе, который обеспечивает безопасную затяжку крепежа;
  • спец. оборудования, сводящего к нулю риск завоздушивания;
  • замены всех сменных деталей во время работ – прокладок, фильтров и других расходных механизмов;
  • очистки всех узлов – внутреннего фильтра, поддона, уловителей магнитного типа;
  • обнуления счетчика, учитывающего старение масла;
  • продукции (фильтров и масла), которая соответствует требованиям автопроизводителя.

 

Ниже представлена технология замены масла в вариаторе и роботе, а также советы нашим клиентам, собранные от мастеров в СТО.

Зачем менять масло

Вариатор не сможет работать на обычной жидкости, использующейся для АКПП. Все из-за требований к давлению масла, которое должно быть в разы больше, поскольку жидкость в вариаторе не просто смазывает детали, а еще и предотвращает проскальзывание ремня.

При отсутствии качественного масла и эксплуатации автомобиля при низких температурах высок риск прогрева коробки. Это приведет к проскальзыванию ремня и быстрому износу шкивов. Замена этих элементов по стоимости может быть сопоставима с покупкой поддержанного авто. Гораздо дешевле обойдется своевременная замена масла в вариаторе.


Факт: требовательность к качеству масла у вариатора подтверждает тот факт, что в них устанавливаются специальные счетчики, контролирующие старение и общее состояние жидкости.


 

Робот также чувствителен к маслу и требует также чувствителен к маслу и требует строгого соблюдения рекомендаций автопроизводителя.

Этапы замены масла в вариаторе и роботе

Для работы понадобится емкость для слива старого масла, набор инструментов и гаечных ключей, прокладка для поддона, средства защиты, новое масло.

Вариатор

Робот

Прогрев двигателя до рабочей температуры

Постановка машины на яму или домкрат

Выключение двигателя

Съем защиты на двигателе при ее наличии

При аппаратной замене: подключение трубок к радиатору охлаждения для удаления старой жидкости под давлением

Откручивание сливной пробки с помощью накидного ключа

Промывка системы и очистка от загрязнений и отложений на поддоне и деталях

Слив старого масла в емкость

Заливка нового масла

Откручивание заливной пробки

При ручной замене: откручивание пробки и сливание старого масла

Установка шланга и заливка нового масла

Снятие поддона и фильтра, очистка магнитов

Закручивание заливной пробки

Установка нового фильтра

Установка защиты на двигатель

Сборка, проверка крепежей и герметичности системы

проверка герметичности

 

Технологии представлены в общем виде, поскольку некоторые нюансы для каждой марки отличаются. Например, на машинах Audi на вариаторах отсутствует щуп, а потому понадобится сканер для выставления уровня масла. Специалисты SPOT учитывают все эти моменты при работе, гарантируя высокое качество результата.


Цифра: замена масла в вариаторе занимает порядка 20-50 минут при работе с автоматическим оборудование и порядка 60 минут при работе вручную, а в роботе – в пределах 45 минут.


 

Интервалы замены

Замена масла в вариаторе требуется каждые 30-50 тысяч км. Замена масла в роботе требуется каждые 60-80 тысяч км пробега. Конкретные значения зависят:

  • от условий и стиля эксплуатации;
  • от марки и года выпуска авто;
  • от требований автопроизводителя.

 

Возможные проблемы и риски

Несвоевременная замена масла в вариаторе приведет к износу механизма, поломке шкивов и дорогостоящему ремонту. Тоже самое касается и робота, только речь идет о преждевременном снижении ресурса коробки, увеличении усилий для переключения передач.

Для успешной замены требуется иметь соответствующее оборудование, опыт и квалификацию. В противном случае можно повредить конструкцию коробки передач и привести к необходимости дорогостоящего ремонта. Поэтому безопаснее доверить процесс профессионалам.

5 аргументов в пользу замены масла в вариаторе и роботе в сервисе SPOT

  1. Не только заменим, но и подберем подходящее масло. Для этого располагаем широкой линейкой расходных материалов для автомобилей любых марок и годов выпуска.
  2. В нашу команду входят только первоклассные мастера с более чем 5-летним опытом работы. За нашими плечами сотни выполненных заказов и довольных клиентов.
  3. Располагаем пятью СТО в разных частях города, что гарантирует отличную транспортную доступность для наших клиентов.
  4. Предоставляем гарантию на нашу работу и продукцию. Вам не придется платить новым мастерам при наличии проблем или поломке в течение гарантийного срока.
  5. Доступные цены за счет прямого сотрудничества с поставщиками и производителями запчастей и масел.

 

Замена масла в роботе или вариаторе позволит избежать преждевременного износа коробки передач, продлить ее срок службы, улучшить комфорт во время вождения и избежать аварийных ситуаций. Главное, это доверять работу профессионалам – СТО SPOT.

Убедитесь в этом сами – позвоните по телефону +7 (812) 603-44-80 и запишитесь на замену!

роботам тоже нужны смазки — Lubes’N’Greases

Промышленные роботы, используемые в производстве, являются неутомимыми работниками, и их движущиеся части могут подвергаться воздействию высоких температур, высоких скоростей и трения. По словам официальных представителей производителей и интеграторов робототехники, периодические проверки и техническое обслуживание поддерживают их в рабочем состоянии, включая регулярную смазку, чаще всего консистентной смазкой.

Сегодня роботы

выполняют множество производственных задач. Несколько распространенных примеров включают сборку, резку, погрузочно-разгрузочные работы, укладку на поддоны, литье под давлением, дозирование, сварку и отделочные работы, такие как шлифование, шлифование и удаление заусенцев.Некоторые производители роботов предлагают модели, одобренные для использования в чистых помещениях и доказавшие свою полезность в таких приложениях, как медицинские лаборатории.

Большинство промышленных роботов имеют шесть осей, также известных как суставы, в чем-то похожие на человеческую руку с плечом, локтем и запястьем. «В каждой из этих осей используются наши редукторы, и к каждой из них прикреплен серводвигатель», — сказал Джон Верземниекс, инженер Nabtesco Motion Control в Фармингтон-Хиллз, штат Мичиган, Lubes’n’Greases . Верземниекс объяснил, что шестерни уменьшают высокую скорость вращения двигателя и превращают это движение в крутящий момент, подобно шестерням на велосипеде.

Японская машиностроительная компания Nabtesco производит две линейки прецизионных редукторов для робототехники: модель с полым валом, которая позволяет легко прокладывать трубы и кабели, и компактную, легкую модель.

Смазка для локтя

«Наши редукторы имеют много движущихся частей внутри и подвергаются воздействию очень больших сил, поэтому все части нуждаются в смазке», — сказал Верземниекс. «Обычно это делается путем герметизации выходной стороны редуктора — наши редукторы имеют сальник и уплотнительные колпачки на выходе — а затем герметизации соединения мотор-фланец-мотор-редуктор.Затем вся полость заполняется смазкой». Фланец двигателя используется для соединения двигателя с коробкой передач.

«Любая часть робота, из которой вы видите движение, будет иметь какую-либо смазку: редукторы, редукторы, шарнирная втулка и подшипники», — сказал Том Фишер, операционный менеджер компании Robotworx, занимающейся интеграцией промышленных роботов в Мэрион, штат Огайо.

Для роботов смазка обычно наносится через резьбовое отверстие с помощью смазочного насоса с пистолетом, присоединенным к линии сжатого воздуха.

Специалисты

Robotics предупреждают, что очень важно наносить правильное количество смазки. Слишком много или слишком мало смазки может принести больше вреда, чем пользы.

Фишер объяснил, что «при слишком большом количестве смазки, когда температура шестерни повышается, смазка расширяется и может повредить уплотнительные кольца и сальники, что приведет к утечке смазки и, в конечном итоге, к тому, что редуктор останется без смазки». Являясь частью новозеландской компании по промышленной автоматизации Scott Technology Ltd., RobotWorx предлагает и обслуживает несколько брендов промышленных роботов, включая Fanuc, Yaskawa Motoman, ABB и Kuka.

С другой стороны, он добавил, что слишком мало смазки может вызвать преждевременный износ редуктора, что приведет к выходу из строя редуктора. «Это также меняет график профилактического обслуживания», — сказал он. «Меньшее количество смазки также будет иметь более короткий срок службы из-за повышенного выделения тепла».

Майк Ондрасек, старший инженер проекта Motoman Robotics Division компании Yaskawa America Inc., объяснил, что использование слишком большого количества смазки в роботе может привести к гидравлической блокировке редукторов робота или выбросу манжетных уплотнений.Гидравлический замок — это ситуация, при которой внутренние компоненты не могут двигаться, потому что они окружены несжимаемой смазкой, пояснил он.

Компания Fischer отметила, что хотя в большинстве случаев используется смазка, это зависит от рекомендаций производителя роботов. «Например, Motoman и Fanuc используют смазку, — сказал он. «Некоторые руки Fanuc используют смазку и масло. А Kuka и ABB используют трансмиссионное масло».

По словам Фишера, литиевая смазка

для сверхвысоких давлений является наиболее распространенной смазкой, используемой для смазывания роботов.Robotworx предлагает линейку смазок Vigo под собственной торговой маркой, которая поставляется в тюбиках на 16 унций, ведрах на 5 галлонов и бочках на 55 галлонов.

Он добавил, что все производители промышленных роботов предлагают линейку роботов с пищевым классом защиты IP67, и обычно используется смазка, зарегистрированная NSF h2 для случайного контакта с пищевыми продуктами. IP67 — это стандарт, указывающий на то, что робот является водонепроницаемым, что обычно достигается за счет защитных кожухов, закрывающих внутреннюю часть робота, таких как его двигатели и разъемы.

Каждый производитель рекомендует определенную смазку или масло.По словам Фишера, наиболее распространенными смазками являются Vigo и Molywhite. Для роботов, использующих масло, обычно используется трансмиссионное масло JXTG Bonnoc AX68 — синтетическое трансмиссионное масло с длительным сроком службы для промышленного применения или что-то подобное.

Роботы более старых моделей используют Molywhite, литиевую смазку, состоящую из синтетического углеводородного масла, очищенного минерального масла и обработанного органического соединения молибдена. Согласно Robotworx, смазка Vigo — это относительно новая смазка для роботизированных передач, которая теперь используется для редукторов Nabtesco на более новых роботах.Смазка Vigo имеет большее количество противозадирных присадок, включая молибден и цинк.

Редуктор скорости робота увеличивает крутящий момент, создаваемый входным источником питания. Это также снижает входную скорость источника питания для достижения желаемых выходных скоростей. Аарон Барнс, региональный технический менеджер Motoman Robots, сказал, что редукторы скорости и скрещенные роликовые подшипники в роботах обычно требуют регулярной смазки.

Барнс сказал, что рекомендации по смазке могут варьироваться в зависимости от типа используемого редуктора.«Редукторы с вращающимся вектором и циклическим зубчатым колесом имеют чрезвычайно высокие внутренние контактные силы, поэтому смазочные материалы для них — Molywhite и Vigo — содержат добавки, такие как молибден, которые помогают разделить металлические компоненты и создать смазочную пленку между ними», — объяснил Ондрасек из Motoman. «Смазки, которые не разработаны с учетом этих соображений высокого контактного давления, не будут эффективными».

Nabtesco предлагает три типа смазки собственной марки и масло RV, каждое из которых предназначено для использования в редукторах.Vigo Greo REO и Molywhite RE № 00. Каждая из смазок представляет собой литиевую смазку, в состав которой входит обработанное органическое соединение молибдена.

«Предлагаемые нами смазочные материалы были разработаны для обеспечения максимальной производительности наших коробок передач в любых условиях, а не только в робототехнике», — сказал Верземниекс. «Смазка и масло используются в качестве смазочных материалов в робототехнике, и, насколько я понимаю, многое зависит от предпочтений. Например, в зависимости от производителя робота будет меняться тип смазки, а иногда на это также влияют культурные различия.

Смазки, используемые в робототехнике, должны снижать износ и повышать эффективность, чтобы серводвигателю робота не приходилось работать больше, чем нужно, пояснил он. «В идеале нам нужна очень высокая эффективность в широком диапазоне температур, а также в широком диапазоне крутящих моментов и скоростей при минимальном износе, чтобы максимально увеличить срок службы редуктора».

Изменения хороши

«Замена смазки не только каждый раз обновляет смазочные свойства, — сказал Ондрасек Lubes’n’Greases , — она также позволяет удалять металлические частицы из изнашиваемых компонентов.

Он объяснил, что, в отличие от автомобильного двигателя, в котором есть масляный фильтр для фильтрации металлических частиц, смазка в редукторах роботов со временем загрязняется этими частицами и может начать действовать как шлифовальная паста, ускоряя износ и сокращая срок службы детали. . «Таким образом, выгодно контролировать содержание металла в смазке, удаляемой при каждой замене, чтобы помочь предсказать приближающийся конец срока службы шестерен», — отметил Ондрасек. «Также можно продлить срок службы, когда содержание металла увеличивается, если промывать редуктор свежей смазкой раньше, чем обычно.

По словам Ондрасека, каждое применение робота отличается, и множество факторов могут вызывать износ редукторов робота, что приводит к необходимости более частой замены смазки. Некоторые учитываемые факторы включают рабочий цикл, среднее число оборотов в минуту, температуру и удары, то есть робот во что-то врезался. Он подчеркнул, что, в отличие от роботов из фантастических фильмов, роботы для производства не предназначены для того, чтобы их разбивали.

Он отметил, что приложения, в которых роботы врезаются в предметы — что обычно представляет опасность на кузнечных предприятиях — будут иметь трудности, даже если смазка робота будет регулярно меняться.«Однако без сбоев наиболее важные операции по смазке часто будут выполняться в ожидании прессования и укладки на поддоны, когда несколько осей обычно работают почти со 100-процентным рабочим циклом и в среднем достигают максимальной скорости вращения», — отметил Ондрасек. «И любое применение в условиях высокой температуры подвержено преждевременной деградации смазки только из-за высокой температуры». Он добавил, что робот, который перегружен или используется не по назначению, необходимо будет смазывать чаще.

Согласно источникам, инспекции опираются на сочетание научных и механических факторов и, по иронии судьбы, на человеческие чувства и интуицию.

Фишер сказал, что осмотр робота обычно включает в себя такие этапы, как «ознакомление» с каждой передачей робота, ощущение и прослушивание любых ненормальных вибраций и звуков. «Мы также смотрим на текущую смазку в руке», — сказал он. «Это может многое рассказать вам о жизни робота».

Он объяснил, что наиболее распространенными индикаторами состояния смазки являются цвет, запах и содержание металла — либо визуально, либо лабораторно. Для подтверждения наличия смазки можно использовать щуп.«Стандартная Vigo [смазка] желтого цвета», — отметил он. «С возрастом он становится коричневым, а затем, в худшем случае, чернеет, когда сгорает».

При замене смазки в роботах, сказал Ондрасек, очень важно измерить содержание металла в удаленной смазке. «Более высокое содержание металла означает, что вам нужно увеличить частоту смазки», — отметил он.

Еще одним признаком неправильной периодичности смазывания является заметный запах «горелой» старой смазки, который выделяется при закачке новой смазки в часть робота.«Обычно это также заметно темнее по цвету», — добавил он.

Ондрасек заметил, что еще одной проблемой будет разделение смазки до консистенции типа «вода и воск». В этом случае вытесняемая смазка будет выглядеть водянистой и иметь гораздо меньшую вязкость, чем новая смазка.

Сервисные интервалы

Универсальность промышленных роботов означает, что степень износа робота также варьируется, поэтому не всегда можно применять один размер для всех с интервалами обслуживания.

Компания Nabtesco рекомендует менять смазку для своих коробок передач каждые 20 000 часов работы при температуре окружающей среды от минус 10 до 40 градусов по Цельсию (от 14 до 104 градусов по Фаренгейту). «При использовании в среде, отличной от этой, мы рекомендуем регулярно проверять смазку и заменять ее по мере необходимости из-за ухудшения качества смазки, а также увеличения количества частиц железа в смазке из-за износа внутри коробки передач», — сказал он. «Если коробка передач не смазана должным образом, это повлияет на производительность, а также на срок службы коробки передач.

По словам Ондрасека, в руководствах по эксплуатации роботов указаны рекомендуемые графики технического обслуживания. Смазка обычно рекомендуется примерно через 6000 часов работы серводвигателя, хотя он отметил, что этот интервал подходит не для всех ситуаций.

«Это все равно, что сказать, что вы должны менять свое [автомобильное] масло каждые 6000 миль — это всего лишь средняя безопасная рекомендация», — предупредил Ондрасек. «Если вы ведете машину очень консервативно или участвуете в гонках, возможно, вам придется менять ее реже или чаще.Наши клиенты обычно придерживаются ежегодного графика технического обслуживания, а не пытаются рассчитывать время по часам сервопривода или приспосабливаться к оси робота, которая работает мало или очень тяжело. Раз в год — это нормально».

Компания Robotworx Фишер отметил, что в обычном сценарии рекомендуется ежегодная дополнительная смазка робота с полной заменой смазки каждые три года или 11 000 часов работы. «Во влажной среде его рекомендуется заменять ежегодно», — добавил он.

Диагностированный циклоидный редуктор (а), примененный в шарнирах робота…

Сельскохозяйственные тракторы по-прежнему широко используются во многих лесохозяйственных работах. Прогнозирование затрат на горюче-смазочные материалы затруднено, поскольку их потребление зависит от ряда факторов, таких как количество отработанных часов и выполненных операций. Потребление топлива и смазочных материалов имеет важное значение, поскольку оно может оказывать влияние как на экономический, так и на экологический уровень. За последние десятилетия было изучено множество моделей топлива, но лишь немногие исследования были посвящены потреблению масла. Стандарт ASABE (Американское общество инженеров-агрономов и биологов) предложил модель прогнозирования расхода моторного масла сельскохозяйственных тракторов 1980-х годов, которые потенциально отличаются от двигателей современных тракторов.Кроме того, недавнее широкое применение трансмиссий с полу- и полным переключением под нагрузкой и бесступенчатых вариаторов, а также большое количество гидравлических применений увеличили количество смазочного масла для трансмиссии и гидравлических систем. По этим причинам мы проанализировали 133 полноприводных сельскохозяйственных трактора последних моделей, используемых в лесохозяйственных работах, с целью изучения: Þ Объем масла в двигателе, трансмиссии и гидравлической системе Þ интервалы замены моторного масла в соответствии с рекомендациями производителей. Впервые было использовано и подвергнуто статистическому анализу новое уравнение для расхода моторного масла в зависимости от номинальной мощности двигателя.Оно было похоже на уравнение, разработанное другими авторами (со средней разницей 28 %, уменьшающейся до 11 % при максимальной мощности двигателя), но значительно ниже модели ASABE (при среднем расходе моторного масла в три раза выше). Затем было изучено другое уравнение общего расхода масла, связанное с номинальной мощностью двигателя, и проведено сравнение с недавним исследованием. Результаты показали среднюю разницу в 18%, уменьшающуюся до 8% при максимальной мощности двигателя. Однако различия из-за другого набора машинных данных (были проанализированы только полноприводные сельскохозяйственные тракторы, которые можно использовать для лесохозяйственных работ) также минимальны и в модели потребления моторного масла по сравнению с более старыми моделями: поэтому необходимо новое предложение, с новыми и доступными моделями для правильной оценки экономических и экологических затрат на эксплуатацию лесного хозяйства при использовании сельскохозяйственных тракторов.

Разлив нефти в Персидском заливе подчеркивает растущую зависимость от глубоководных роботов

Работа, связанная с остановкой почти 200 000 галлонов сырой нефти, ежедневно выбрасываемой в Мексиканский залив в течение последних двух недель, потребовала огромной координации с участием , среди прочих, BP, Береговая охрана США и местные рыбаки. Но учитывая глубину поврежденной скважины Макондо — 1524 метра ниже поверхности залива — использование подводных роботов — единственный способ перекрыть поток вытекающей нефти.

В частности, роботы представляют собой дистанционно управляемые транспортные средства (ROV), и они играют важную роль в усилиях по прекращению каждой из трех утечек, возникших после взрыва 20 апреля на борту затонувшей буровой установки Deepwater Horizon, в результате которой погибли 11 рабочих. буровой установки и повредил трубопровод. (Причина взрыва остается неизвестной.)

ROV — это универсальный рабочий инструмент, используемый буровыми компаниями, «пикапы, которые доставляют инструменты на буровую площадку и специализируются на физическом манипулировании объектами», — говорит Гленн Сасагава. инженер-разработчик Института геофизики и физики планет Института океанографии Скриппса.Большинство этих буровых установок начинают бурение слишком глубоко для дайверов, поэтому компании используют ROV стоимостью от 10 до 300 лошадиных сил для осмотра, обслуживания и вмешательства.

Экипажи перекрыли одну из течей во вторник вечером с помощью роботизированных подводных лодок, управляемых дистанционно с корабля на поверхности. ROV установили специально разработанный клапан на конце протекающей бурильной трубы, лежащей на морском дне, , сообщает The New York Times в среду. Конец трубы был обрезан, после чего задвижка весом более полутонны была установлена ​​на морском дне, Offshore-mag.com сообщил в среду. ROV прикрепили клапан к сломанной бурильной трубе, а затем закрыли его, перекрыв поток из трубы.

ROV оказались менее успешными в устранении утечки в самой скважине, в частности, путем активации противовыбросового превентора. Противовыбросовый превентор скважины Макондо представляет собой стальную конструкцию высотой 12 метров, содержащую несколько клапанов, и предназначен для перекрытия скважины в аварийной ситуации. Экипаж буровой установки не смог активировать противовыбросовый превентор до того, как буровая установка затонула.Роботы не смогли добраться до всех клапанов, чтобы перекрыть их, а те, что удалось закрыть подводным лодкам, протекают.

В настоящее время проводится третья работа по установке четырехэтажного 100-тонного контейнера из бетона и стали на дне океана над самой крупной утечкой, через которую утекает 85 процентов нефти. Рабочие начали спускать устройство на морское дно в четверг, но, скорее всего, оно будет полностью готово к работе только в воскресенье или понедельник.

Бригады позиционируют коробку с помощью ROV, которые размещают буи вокруг основного места утечки нефти, чтобы они служили маркерами, помогающими выровнять коробку по мере ее опускания, сообщило в пятницу агентство Ассошиэйтед Пресс.Подводные роботы также убирают куски труб и другой мусор с места, где будет стоять коробка. Оказавшись на месте, стальная труба будет прикреплена к танкеру на поверхности и соединена с верхней частью коробки для перемещения нефти. Если коробка может содержать большую утечку, можно использовать вторую строящуюся коробку, чтобы остановить меньшую утечку в противовыбросовом превенторе.

Поскольку глубина воды для бурения увеличилась, инженеры разработали противовыбросовые превенторы, подводные клапаны и другое оборудование для работы с ROV, — говорит Крейг Доу, менеджер по технической поддержке и эксплуатации Монтерейской ускоренной исследовательской системы исследовательского института аквариумов залива в Моссе. Лендинг, Калифорния.«Конструкция такова, что ROV может управлять и устанавливать клапаны и другое оборудование с помощью специально изготовленных инструментов или манипуляторов ROV», — объясняет он.

Однако по мере того, как нефтяные вышки перемещаются в более глубокие воды, инженеры будут все больше зависеть от подводных лодок, которые могут работать автономно, говорит Энди Боуэн, специалист по прикладной физике и инженерии океана в Океанографическом институте Вудс-Хоул в Вудс-Хоул, штат Массачусетс. будут действовать скорее как наблюдатели за работой этих автономных подводных аппаратов (AUV), а не напрямую управлять двигателями, вооружением и другим оборудованием на подводной лодке.

Операторы могут общаться с AUV несколькими различными способами, включая низкочастотную акустику для больших расстояний и высокочастотную кодированную акустику для средних расстояний, говорит Боуэн. «Робот должен быть достаточно умным, чтобы элегантно переключаться между этими различными режимами связи, каждый из которых требует разной степени автономности», — добавляет он.

Боуэн предвидит время, когда операторы будут размещать один или несколько автономных транспортных средств на дне океана на продолжительное время. По его словам, это приведет к более быстрому реагированию при возникновении проблем, потому что AUV будут действовать на основе своего предварительного программирования, прежде чем люди на борту корабля смогут добраться до места.«Если бы на морском дне находилось транспортное средство, которое обеспечивало возможность вмешательства, вполне возможно, что оно могло бы сыграть какую-то значимую роль в том, как развивались события с Deepwater Horizon», — добавляет он.

Сухая или влажная, масло или смазка: выбор правильной смазки для вашего робота

В 2008 году запуск Марсианской научной лаборатории был отложен, в основном из-за проблем со смазкой. Смазка может существенно повлиять на производительность вашей системы: неправильная смазка может привести к износу и выходу из строя ваших механических частей, а также к повышенному энергопотреблению и раздражающим звуковым сигналам.В этом посте рассматриваются основные типы смазки и области их применения.

Трибология — изучение трения, износа и смазки — может помочь нам определить наилучший подход.

Где вам нужна смазка (смазка) на роботе? Простой ответ: в любом подвижном суставе. На практике это означает вблизи приводных соединений, подшипников, ползунков, цепей и в коробках передач. Смазку также можно использовать для уменьшения ржавчины на металлических компонентах.

Обычно существует два класса смазки: влажная и сухая (или твердая).

Wet Смазочные материалы остаются «мокрыми» на детали, что хорошо для работы во влажных условиях. Недостатком является то, что грязь может прилипнуть к нему.

Сухая смазка часто остается влажной, но затем высыхает на той части, на которую она была нанесена. Частицы грязи не прилипают к сухой смазке, но обычно она действует не так долго, как влажная смазка, и ее необходимо наносить чаще. Тем не менее, сухие смазки имеют тенденцию оставаться на месте лучше, чем влажные. Сухие смазки, как правило, дороже и имеют более низкую эффективность.Сухие смазки обычно требуются для космических и вакуумных применений, чтобы свести к минимуму газовыделение.

Еще одно решение по смазке — смазка или масло. Особенно это касается мотор-редукторов.

Консистентная смазка прилипает лучше, чем масло, имеет тенденцию служить дольше и обладает дополнительным преимуществом, помогая удерживать грязь, действуя как герметик. Тем не менее, если в смазку попадает много твердых частиц, это может повредить смазку, поэтому хорошей идеей является использование уплотнений для «скрытия» смазки.Смазка гуще масла в холодном состоянии и может быть очень твердой, что затрудняет формирование эффективного покрытия на деталях. Может потребоваться много энергии, чтобы нагреть и/или раскрутить двигатель при использовании смазки при холодном пуске, а работа с холодной смазкой может быть эквивалентна работе без смазки или работе с твердой массой на пути. В результате холодный двигатель, смазанный консистентной смазкой, может потреблять более высокий ток, который падает, когда смазка начинает двигаться, нагреваться и образовывать легкий налет на деталях.

Масло часто является лучшим выбором, если вам нужно запустить двигатель при низкой температуре и/или вы хотите снизить потребление тока. Обычно существует оптимальная вязкость масла с учетом механической скорости и подводимой мощности, поскольку вязкость и эффективность смазки изменяются в зависимости от эффектов нагрева. Масло часто используется на более высоких скоростях, потому что оно имеет более низкое сопротивление вязкости, чем смазка. Существует множество различных «весов» смазок и масел по всему спектру вязкости, на которые вы можете обратить внимание при выборе смазочного материала.Масло также хорошо, когда смазка должна циркулировать через что-то (примеры для автоматизированных систем смазки или для передачи тепла для управления температурой).

Два участка разных стандартных моторных масел. Отображение вязкости в зависимости от температуры. (Нажмите, чтобы увеличить изображение).

Люди часто смазывают свою систему слишком большим количеством смазки. Обычно на движущиеся части требуется только тонкий слой, а любые дополнительные капли, как правило, пустая трата времени. Заводские системы, требующие регулярной смазки, часто используют автоматизированные системы, которые наносят смазку по расписанию.

Выше приведена общая информация. Существует множество различных типов масел и смазок, каждый из которых имеет разные характеристики. Когда вы действительно начинаете вникать в детали, вы должны учитывать всевозможные совместимости материалов, коррозионные свойства, органические и синтетические смазки, вязкости, температуры, скорости, усилия, истирание, водовытесняющие слои пленки и т. д. Если вы слишком ленивы, чтобы выбрать смазку (а я часто это делаю), покупка смазки или масла «общего назначения», вероятно, даст вам средние характеристики, среднюю вязкость и средние почти по всем остальным параметрам.

Важно отметить, что иногда смазки в механизмах можно избежать (я знаю, что противоречу сказанному выше). Материалы втулок с низким коэффициентом трения, такие как тефлон, нейлон, рулон-J, бронза и даже сталь по стали, являются простыми вариантами для механизмов с низкоскоростными соединениями, которые не требуют смазки.

Знаете ли вы больше о смазке? Пожалуйста, оставьте свои комментарии ниже.


Я хотел бы поблагодарить Ника за помощь в редактировании и предоставление информации для улучшения этой статьи.

теги: c-Education-DIY, смазка, учебник


Роботы для робототехников Дэвид Коханбаш — инженер-робототехник из Питтсбурга, штат Пенсильвания, США. Он любит строить, играть и работать с роботами.

Роботы для робототехников Дэвид Коханбаш — инженер-робототехник из Питтсбурга, штат Пенсильвания, США. Он любит строить, играть и работать с роботами.

Четыре фактора эффективной смазки роботов

Роботизированная смазка является важным элементом поддержания общей эффективности вашего вторичного упаковочного оборудования.Со временем смазка разрушается от трения и последующего нагревания до тех пор, пока уровень ее вязкости не станет недостаточным для эффективной смазки и защиты внутренних механических компонентов. Чтобы обеспечить бесперебойную работу ваших роботов и устойчивость к износу или повреждению важных деталей, мы рассмотрим четыре наиболее важных аспекта эффективной программы смазки роботов.

ЧАСТОТА

Самый большой риск недостаточно частого смазывания – это повреждение внутренних компонентов. Подшипники могут заблокироваться, зубья шестерен могут сломаться, а сервоприводы могут быть перегружены.Наиболее опасным является риск повреждения или выхода из строя редукторов Rotate Vector (RV) — критических зубчатых передач, которые управляют вращением двигателя, скоростью и выходным крутящим моментом. Замена редуктора может обойтись более чем в 10 тысяч долларов между затратами на запчасти, доставку и рабочую силу, не говоря уже о потере прибыли из-за простоя линии.

Рекомендуемая частота смазки робота зависит от марки и модели. Как правило, ведущий производитель роботов FANUC рекомендует смазывать каждые 3 года или 11 000 часов работы. Однако эта рекомендация является лишь ориентиром и основана на идеальных условиях эксплуатации, то есть на умеренной производительности в умеренном климате.Клиенты, работающие на крупномасштабных производственных объектах, а также на предприятиях с особенно жарким или холодным климатом, должны чаще заменять смазку для роботов — не реже одного раза в год.

ТИП СМАЗКИ И ИНСТРУМЕНТЫ

Прежде чем начать, важно убедиться, что вы используете правильный тип смазки или масла, указанный в руководстве по эксплуатации вашего робота. Роботы похожи на транспортные средства: для достижения максимальной производительности разные модели требуют несколько разных смазочных материалов.

Смазочные комплекты можно приобрести непосредственно у производителя роботов, и обычно они включают банку с соответствующим типом смазки или масла в необходимом количестве, а также ручной насос. Дополнительные инструменты не требуются, но специальные шланги и фитинги могут упростить работу и сделать ее менее грязной. По крайней мере, вы должны подумать о том, чтобы прикрепить к каждому выпускному отверстию мешок для сбора старой смазки, которая будет выделяться, чтобы упростить очистку.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОРТОВ И РАСПОЛОЖЕНИЕ СОЕДИНЕНИЙ

Перед началом процесса смазки определите расположение портов.Обычно для каждого шарнира робота имеется (2) порта: вход, через который вводится новая смазка, и соответствующий выход, через который смазка выпускается. Соединения помечены на физическом роботе как J1, J2, J3 и т. д., а входные и выходные порты — нет. Поскольку порты закрыты болтами, которые легко спутать с другими типами болтов на устройстве, рекомендуется обратиться к руководству производителя робота, чтобы не пропустить ни одного места.

Имейте в виду, что шарниры робота, возможно, потребуется расположить в определенном положении при смазке, чтобы смазка могла правильно поступать и выходить через каналы.Надлежащая степень вращения указана в руководстве производителя робота для каждого этапа процесса смазки.

ПРОМЫВКА И ЗАПОЛНЕНИЕ

Предоставление роботу так называемой «ванны со смазкой» включает в себя закачку свежей смазки, которая впоследствии вытесняет существующую/старую смазку из полости. Если робот бездействовал какое-то время или если вы находитесь в особенно прохладной среде, включите питание и дайте роботу поработать несколько минут, пока смазка не нагреется и не превратится в жидкость до состояния, при котором ее можно будет легко слить.

Начните с использования ручного насоса для подачи смазки в первое впускное отверстие. В то время как опытные техники могут использовать дорогие автоматические насосы, производители роботов настоятельно не рекомендуют неопытным пользователям использовать их, поскольку они могут легко разрушить уплотнения, если давление не будет тщательно контролироваться и регулироваться. Этот риск повреждения уплотнений значительно снижается при использовании ручного насоса (оператор почувствует сопротивление от давления по мере его нарастания), но все же лучше не вводить смазку чаще, чем раз в 1.5 секунд. Не удивляйтесь, если первоначальная прокачка займет некоторое время — до 15 минут — прежде чем начнет выходить старая смазка.

Продолжайте качать до тех пор, пока вытекающая смазка не перестанет быть темного цвета и не станет соответствовать цвету новой смазки. Вы должны проверить вытекающую смазку на наличие частиц металла, которые указывают на повреждение или поломку внутренних компонентов.

После завершения промывки держите впускное и выпускное отверстия открытыми и дайте роботу поработать некоторое время, прежде чем возобновить нормальную работу.Поскольку смазка расширяется при нагревании, давление внутри полости увеличивается, и уплотнения могут лопнуть, если нет выхода для выпуска. Запуск робота с открытыми портами обеспечивает удаление лишней смазки и естественное образование воздушных карманов до того, как колпачки будут закреплены на месте.

 

Обратитесь к руководству производителя вашего робота для получения информации о конкретной модели, а также пошаговых инструкций по выполнению задач по смазке. В качестве альтернативы Pearson предлагает услуги по смазке, а также обучение в рамках профилактического обслуживания.Пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону 509.838.6226 для получения дополнительной информации.

Мультимодальный метод обнаружения неисправностей подстанции сверхвысокого напряжения, основанный на проверке роботов и глубоком обучении предложил. Во-первых, инспекционный робот используется для сбора данных изображения с различных устройств на станции, а исходные данные предварительно обрабатываются с помощью стандартного увеличения изображения и увеличения наложения изображений.Затем модель цветового пространства HSV, основанная на обнаружении значимых областей, используется для выделения областей дефектов оборудования, что повышает точность классификации изображений дефектов. Наконец, традиционная сеть YOLOv3 улучшена за счет объединения остаточной сети и алгоритма кластеризации K-средних, и предложен подробный поток соответствующего метода обнаружения. Предложенный метод обнаружения и три других метода сравнивались и анализировались в одних и тех же условиях с помощью экспериментов по моделированию.Результаты показывают, что точность обнаружения и скорость отзыва метода, предложенного в этом исследовании, являются самыми высокими и составляют 95,9% и 91,3% соответственно. Средняя точность обнаружения при множественных порогах отношения пересечений также является самой высокой, а производительность лучше, чем у трех других алгоритмов сравнения.

1. Введение

В настоящее время с увеличением количества подстанций СВН их значение в энергосистеме постепенно возрастает [1]. Состояние работы подстанции СВН оказывает большое влияние на энергосистему.Эффективное обнаружение безопасности подстанции СВН является действенным средством обеспечения ее безопасной и стабильной работы, что имеет большое значение [2–4]. Обнаружение безопасности подстанции сверхвысокого напряжения в основном заключается в проверке того, не выходит ли из строя оборудование. В настоящее время к основным средствам обнаружения относятся стационарный мониторинг, ручная инспекция и роботизированная инспекция [5, 6]. Использование роботов для выполнения инспекционных задач вместо ручных рабочих имеет широкие сценарии применения и огромные возможности для развития, а также является точкой отсчета для интеллектуального развития подстанций сверхвысокого напряжения в стране и за рубежом [7, 8].

2. Связанные работы

Ввиду указанных проблем, связанных с дефектацией подстанций СВН, наиболее перспективным и научно обоснованным методом обнаружения является роботизированный контроль, который может автоматически получать инфракрасные изображения энергетического оборудования путем установки инспекционных роботов в СВН. подстанций и на этой основе судить о состоянии силового оборудования [9]. Наконец, реализован онлайн-анализ и решение о рабочем состоянии подстанции СВН. Стремясь решить проблему обнаружения неисправностей комбинированных устройств ГИС (РАС с газовой изоляцией), [10] разрабатывает робота для обслуживания оборудования ГИС с гибкой структурой и удобными элементами управления.Все оборудование ГИС может быть проверено без мертвых зон. Однако этот метод используется только для обнаружения внутреннего оборудования интегрированных устройств ГИС и имеет некоторые ограничения. С целью практического инспекционного робота [11] разработал набор интеллектуальных технологий инспекции, которые могут реализовать автоматическую зарядку роботов и планирование задач. Это в определенной степени повышает эффективность инспекции подстанций сверхвысокого напряжения на основе инспекционных роботов. Однако этот метод имеет некоторые недостатки, такие как низкая точность и длительное время.Стремясь решить проблему, связанную с тем, что робот для внутреннего осмотра подстанции не может точно определить диапазон проверки при некоторых сложных обстоятельствах, [12] предлагает гибкую схему системы робота для осмотра с тросовым приводом, основанную на конструкции аппаратного оборудования и системного программного обеспечения робота. Ссылка [13] разрабатывает безрельсового робота с роботизированной рукой, который может автономно перемещаться и проверять оборудование в узких и сложных помещениях подстанций сверхвысокого напряжения. Реализовано автономное движение и обнаружение робота на основе одновременного позиционирования и картографирования.Вышеупомянутые два метода изучают только технологию инспекции внутри помещений на основе инспекционного робота, но не анализируют ситуацию на открытом воздухе, поэтому область их применения ограничена. Ссылка [14] изучает ключевые технологии роботов для проверки подстанций сверхвысокого напряжения в области получения изображений, распознавания изображений, интеллектуального контроля и комплексной диагностики. Интегрируя данные из нескольких источников всей станции и комбинируя соответствующие датчики и оборудование для сбора данных, он предлагает своего рода совместную систему проверки, основанную на технологии анализа искусственного интеллекта в сочетании с автоматической проверкой.Однако этот метод не анализирует сложность управления и точность движения самого робота. Целью работы [15] является повышение точности обнаружения оборудования и сокращение времени обнаружения на подстанциях СВН. Нацелившись на библиотеку инфракрасных изображений, собранную обычным роботом для осмотра подстанции сверхвысокого напряжения, оснащенным инфракрасным тепловизором, предлагается метод обнаружения инфракрасного изображения оборудования подстанции сверхвысокого напряжения, основанный на улучшенном ядре свертки Гаусса путем объединения глубокого обучения.Однако эффект получения изображения инспекционным роботом в этом методе имеет низкое разрешение, а информация не является интуитивно понятной и требует вторичной обработки. Разработав аппаратную структуру и систему программного обеспечения и интегрировав существующие технологии, [16] предлагает полностью автономную роботизированную систему LongSword. Предложены соответствующие технические решения для процесса контроля оборудования с использованием камер с оптическим увеличением, тепловизионных камер и детекторов частичных разрядов.Однако метод не учитывает получение звуковой информации, и точность обнаружения нуждается в повышении.

Нацелившись на основные проблемы, связанные с небольшим диапазоном применения и низкой точностью текущих методов обнаружения неисправностей на подстанциях сверхвысокого напряжения, в этом исследовании предлагается мультимодальный метод обнаружения неисправностей для подстанций сверхвысокого напряжения, основанный на проверке роботов и глубоком обучении на основе приведенного выше анализа. Основная идея заключается в следующем: (1) изображение оборудования получается путем осмотра робота, и изображение дополняется стандартным изображением и наложением изображений.(2) Путем введения модели цветового пространства HSV для выделения областей дефектов оборудования можно повысить точность классификации изображений. (3) Возможность извлечения признаков и точность обнаружения улучшаются за счет улучшения традиционной сети YOLOv3. По сравнению с традиционными методами обнаружения перечислены новшества предлагаемого метода: (1) Как стандартное увеличение изображения, так и увеличение наложения изображений увеличивают объем данных и улучшают обобщающую способность модели. (2) Алгоритм сегментации области дефекта на основе HSV введен для отделения области дефекта от фона, что повышает точность последующего алгоритма классификации изображений.(3) Традиционная сеть YOLOv3 улучшена за счет использования остаточной сети и алгоритма кластеризации K-средних, что повышает точность обнаружения.

3. Мультимодальный метод обнаружения неисправностей
3.1. Архитектура мультимодального обнаружения неисправностей на подстанциях сверхвысокого напряжения

Из-за сложности и разнообразия среды проверки подстанций сверхвысокого напряжения конструкция системы проверки роботов должна обеспечивать производительность и надежность в режиме реального времени, а также учитывать потребности оптимизация системы и замена оборудования.Необходимо проектировать расширяемые функциональные модули для удобства обслуживания и модернизации. Общая схема роботизированной системы контроля подстанции сверхвысокого напряжения показана на рисунке 1. Распределенная архитектура и стратегия модульного проектирования используются для разработки различных функциональных модулей для реализации окончательного обнаружения неисправностей.


Как показано на рисунке 1, содержание работы роботизированной инспекционной системы сверхвысокого напряжения в основном включает три аспекта: (1) инспекционный робот используется для сбора данных изображения для определения рабочего состояния различного оборудования на сверхвысокой подстанции и собранные данные изображения предварительно обрабатываются.Затем обработанные данные изображения оборудования отправляются в систему удаленного мониторинга. (2) На основе данных изображения, отправленных инспекционным роботом, система удаленного мониторинга классифицирует данные и выполняет обучение сети и обнаружение неисправностей в сочетании с собственным глубоким обучением. алгоритм. (3) Он выводит результаты обнаружения неисправностей.

3.2. Сбор и предварительная обработка данных

В процессе проверки подстанции сверхвысокого напряжения инспекционный робот в основном обнаруживает данные из нескольких источников, такие как показания счетчика, разделенное и замкнутое состояние, распределение температуры и распознавание инородных тел различного оборудования на станции.Таким образом, можно видеть, что содержание проверки включает в себя внешние условия оборудования и распределение температуры оборудования, и комплексная проверка на подстанции сверхвысокого напряжения не может быть реализована только путем визуального осмотра из одного источника. Кроме того, структура разных устройств различна, поэтому добиться универсального обнаружения инфракрасных и видимых изображений для всех устройств сложно. Конкретное содержание проверки и подходы инспекционного робота заключаются в следующем: (1) Обнаружение показаний счетчика: это в основном для обнаружения измерителя уровня масла в трансформаторе и другом маслонаполненном оборудовании.Для обнаружения используется видимый свет. (2) Обнаружение состояния: в основном оно определяет состояние автоматических выключателей, разъединяющих выключателей и сигнальных ламп. Для обнаружения используется видимый свет. (3) Обнаружение распределения температуры: в основном обнаруживаются изменения температуры тела и соединения основного оборудования на подстанции сверхвысокого напряжения. Инфракрасный свет используется для обнаружения. (4) Распознавание и обнаружение инородных тел: он в основном обнаруживает появление различного оборудования на подстанции сверхвысокого напряжения и наличие инородных тел.Для обнаружения используется видимый свет.

При автоматическом обнаружении энергетического оборудования необходимо идентифицировать информацию о классификации энергетического оборудования при обнаружении целевой области на изображении, чтобы облегчить последующую обработку данных и аномальный вывод. Следовательно, необходимо создать набор разнородных данных из нескольких источников для видимых и инфракрасных изображений всего оборудования на подстанции сверхвысокого напряжения и четко обозначить зону оборудования и конкретные категории силового оборудования перед проведением проверки безопасности оборудования на всей станции.

Здесь используется инструмент LabelImage, который может поддерживать одновременную маркировку нескольких категорий и может выбирать VOC, YOLO и другие наборы данных для сохранения меток. На основе данных обнаружения в видимом и инфракрасном диапазонах выделены зоны оборудования и конкретные категории силового оборудования на полученных многоисточниковых разнородных изображениях подстанции СВН. Для аннотации используется стандартный набор данных VOC2007. После аннотации в папке аннотаций создаются соответствующие файлы меток, содержащие имя файла изображения, размер, положение поля аннотации и целевую категорию аннотации.И метки, изображения и соответствующие файлы настроек набора данных генерируются в папке VOC2007 для завершения создания набора данных. Формат хранения VOC2007 показан на рис. 2.


В процессе получения фактических данных сложно получить достаточное количество наборов изображений различного оборудования на подстанции СВН из-за факторов окружающей среды и реальных условий. В этом случае обычно считается, что увеличение данных решает проблему недостаточности выборочных данных.Принцип увеличения данных заключается в создании новых данных на основе существующих выборочных данных путем преобразования, чтобы увеличить количество данных и улучшить способность обобщения модели. Стандартное увеличение изображения и увеличение изображения с псевдонимом используются для увеличения данных. Стандартное увеличение изображения реализуется посредством геометрического преобразования или преобразования цветового пространства, такого как перемещение и вращение, отражение и масштабирование, преобразование цветового канала и искусственное добавление голоса.Конкретный процесс показан в .где в (1) представляет исходные координаты изображения и представляет координаты изображения после преобразования. представляет собой матрицу отношения геометрического преобразования.

Преобразование преобразования изображения заключается в перемещении пикселей исходного изображения в разных направлениях, и процесс перемещения может быть представлен матрицей . Конкретный процесс показан на .

В (2) — смещение в горизонтальном направлении и смещение в вертикальном направлении.

При повороте изображения необходимо учитывать содержимое и угол поворота исходного изображения, чтобы обеспечить эффективность преобразованного изображения. Как правило, центральная точка изображения является центром вращения для вращения. Матрица преобразования. Конкретный процесс показан в (3).

В (3) угол поворота.

Преобразование изображения с отражением включает горизонтальное и вертикальное отражение. Их матрицы преобразования равны и соответственно. Конкретный процесс показан в (4) и (5).

Преобразование масштабирования изображения должно учитывать коэффициент масштабирования, чтобы соответствовать требованиям обнаружения и гарантировать его эффективность при масштабировании изображения в любом масштабе. Матрица преобразования масштабирования показана в (6).

В (6) и представляют масштабные коэффициенты на соответствующих горизонтальной и вертикальной осях соответственно.

Изображение до и после преобразования показано на рисунке 3.

Метка, соответствующая изображению, может быть вычислена, и обычный формат , где и — координаты верхнего левого угла исходного поля метки изображения, и являются координатами правого нижнего угла поля метки исходного изображения и указывают категорию отмеченных объектов в поле метки.Новое поле метки получается из выражения геометрического преобразования (1).

Увеличение данных о наложении изображений достигается путем сшивания и наложения различных изображений. Здесь используется метод улучшения мозаичных данных для сшивки алиасинга. Он может реализовать сшивание четырех изображений, и каждое изображение имеет целевое поле. Изображение, обработанное Mosaic, содержит изображения и метки четырех изображений, которые могут значительно обогатить фон обнаруженного объекта и повысить производительность модели.Процесс реализации метода улучшения данных Mosaic выглядит следующим образом: (1) Четыре фотографии считываются случайным образом каждый раз из файла изображения «JPEGImage» набора данных VOC2007 в качестве исходных изображений Mosaic. (2) Для вышеупомянутых четырех исходных изображений. , геометрическое преобразование, изменение цвета и другие операции. После завершения операции координаты смещения будут сгенерированы случайным образом, а исходные изображения будут размещены в следующем порядке: верхний левый, нижний левый, нижний правый, верхний правый и нижний правый.(3) Комбинация изображений и коробок. Фиксированная область четырех изображений перехватывается и склеивается в новое изображение с помощью матрицы. Новое изображение содержит ряд элементов, таких как поле с этикеткой. (4) Наконец, поле с этикеткой обрабатывается. Если образец отсечения содержит часть рамки метки, он будет отброшен. Рамка этикетки, оставшаяся нетронутой после обрезки, будет сохранена.

3.3. Многорежимное обнаружение неисправностей подстанции сверхвысокого напряжения на основе усовершенствованного глубокого обучения

Данные, собранные и предварительно обработанные при проверке роботов, передаются в систему удаленного мониторинга, а усовершенствованный модуль глубокого обучения используется для обучения функциям и обнаружения неисправностей.

3.3.1. Извлечение дефектов оборудования

Перед классификацией дефектов инфракрасного изображения энергетического оборудования необходимо предварительно обработать изображение, чтобы определить наличие дефектов в энергетическом оборудовании по характеристикам самого инфракрасного изображения. Если признано, что силовое оборудование имеет дефекты, дефектная область силового оборудования отмечается и отделяется от других фоновых областей. Извлекается часть изображения, содержащая только область дефекта, что может повысить точность последующей классификации изображения дефекта.

Для человеческого зрения обнаружение значимых областей помогает выделить важные области в определенной визуальной сцене или изображении. Модели цветового пространства, обычно используемые для обнаружения значимой области, представляют собой цветовое пространство HSV и RGB. Цветовое пространство RGB также известно как режим трех основных цветов, который состоит из красного, зеленого и синего цветов. Все цвета в цветовом пространстве RGB генерируются посредством различных степеней слияния в цветовом пространстве. В цветовом пространстве HSV H представляет цветность, S представляет насыщенность, а V представляет яркость.Инфракрасные изображения в основном описывают температуру, и часть с более высокой температурой обычно ярко отражается на изображении. По сравнению с цветовым пространством RGB цветовое пространство HSV может лучше воспринимать связь между цветами, а разные значения H могут представлять разные цвета.

Для дефектных участков силового оборудования на инфракрасном изображении нас больше интересуют участки, имеющие желтый и белый цвета. Для повышения точности последующего алгоритма классификации изображений принят алгоритм сегментации области дефекта на основе HSV, позволяющий отделить область дефекта от фона на инфракрасном изображении неисправного энергетического оборудования.Поскольку невозможно определить тип дефекта, просто анализируя область разлома, необходимо сегментировать его на основе математической морфологии в соответствии с расположением области дефекта. Это может уменьшить помехи, вызванные фоновой областью в инфракрасном изображении, для последующей классификации типов дефектов.

Шаги алгоритма выделения области дефекта на основе HSV следующие: (1) Центральная точка кластеризации изображения инициализируется таким образом, чтобы каждая центральная точка кластера была равномерно распределена в изображении с расстоянием , а точка пикселя с наименьший градиент выбирается в качестве центральной точки кластера в каждой окрестности.(2) Обработанное изображение было нормализовано, и было рассчитано значение H. (3) Было установлено пороговое значение, и грубая область дефекта оборудования на инфракрасном изображении была отделена пороговым значением. Алгоритм пороговой сегментации OTSU используется для сегментации исходного изображения для получения бинарного изображения, и каждая изолированная точка дефекта соединяется в соответствии с закрытой операцией математической морфологии, и, наконец, определяется область дефекта. (4) Ищется каждая связанная область в для Если (7) верно в дефектной области, эта область является дефектной областью энергетического оборудования, подлежащей извлечению.

3.3.2. Обучение дефектам оборудования и обнаружение неисправностей

(1) Улучшенный алгоритм глубокого обучения . В данном исследовании в качестве основной системы обнаружения в основном используется алгоритм обнаружения целей YOLOv3 с высокой скоростью работы. Основная сеть YOLOv3 улучшена за счет объединения остаточной сети и деформируемой свертки, а сверточная нейронная сеть переработана таким образом, чтобы многомасштабное обнаружение YOLOv3 имело более сильную способность обнаружения малых целей.

В процессе глубокого обучения такие проблемы, как дисперсия градиента и взрыв градиента, затрудняют сходимость обучения модели.Остаточная сеть показана на рисунке 4, а функция представляет собой вывод остаточного блока. Проблема исчезновения градиента может быть решена путем передачи основного ввода и использования остатка для представления той части, которую необходимо оптимизировать. Остаточный блок хорошо сохраняет основную информацию, при этом усиливая чувствительность к небольшим изменениям.


Основанный на алгоритме YOLOv2, YOLOv3 использует многомасштабное слияние для достижения целевого позиционирования и обнаружения путем добавления в модель механизма привязки.Сверточная сеть, связанная с YOLOv3, — это сеть Darknet535. Сеть Darknet53 не содержит полной сверточной сети слоя. YOLOv3 извлекает различные графы признаков свертки для слияния признаков и, соответственно, прогнозирует три результата. Наконец, результаты обнаружения получаются путем слияния признаков трех шкал. Из-за разных размеров изображений признаков невозможно напрямую рассчитать неслитые изображения признаков, и для заполнения пикселей необходим алгоритм интерполяции.

Чтобы улучшить эффект плохого обнаружения традиционного алгоритма свертки, смещение добавляется к исходной свертке для улучшения, чтобы более эффективно извлекать признаки. Математическое выражение деформируемой свертки показано в (8).

В (8) представляет указанную точку на изображении и представляет каждый элемент ядра свертки, а также представляет расстояние перемещения ядра свертки.

Поскольку окружение оборудования подстанции может представлять собой очень маленькие цели, в процессе обнаружения будет пропущено обнаружение.Следовательно, алгоритм YOLOv3 можно оптимизировать и улучшить, увеличив количество слияний признаков в 4 раза, чтобы еще больше улучшить способность модели обнаруживать небольшие цели. Базовая структура улучшенного YOLOv3 показана на рисунке 5.


Алгоритм кластеризации K-средних направлен на завершение деления, которое имеет преимущества быстрой скорости классификации и высокой точности. Поэтому считается, что якорный фрейм создается на основе алгоритма кластеризации K-средних, а его целевая функция может быть выражена в виде матрицы данных.В соответствии с целевой функцией кластеризации K-средних установлено (9).

В (9) представляет вектор и представляет матрицу, и представляет матрицу центральной точки класса, и представляет матрицу бинарной индикаторной переменной. Это показано в (10).

В (10) представляет, что набор данных разделен на классы.

Чтобы обеспечить быструю сходимость улучшенного алгоритма YOLOv3 и повысить точность обнаружения во время обучения, размер наиболее подходящего поля предсказания точки привязки определяется путем кластеризации и вычисления окна реальных координат в тесте.Затем классификация завершается путем вычисления расстояния между выборками и непрерывной итерации. Расчет K-средних выполняется для помеченного Ground True Box. Улучшенный YOLOv3 имеет четыре шкалы обнаружения, и всего необходимо создать 12 блоков предсказания, поэтому число кластеризации равно 12. В задаче обнаружения цели коэффициент пересечения между кадром предсказания точки привязки и кадром реальной выборки используется для определить метод расчета расстояния кластеризации.Это показано в (11).

где в (11) — коэффициент пересечения блока предсказания точки привязки и блока реальной выборки.

(2) Обучение сети и обнаружение неисправностей . Образцы для обучения берутся из инфракрасных изображений, полученных на подстанции сверхвысокого напряжения. Согласно исходным изображениям сначала выделяется целевая область и получается минимальный прямоугольник цели в области, а затем соответствующим образом расширяется граница. Затем размер изображения корректируется до 32 × 32, чтобы получить входное сетевое изображение.Чтобы увеличить обучающие выборки и улучшить способность распознавания и обобщения сети, образцы изображений, полученные вышеуказанными методами, дополняются стандартным увеличением изображения и увеличением сглаживания изображений.

На основе общей идеи классификации изображений, обработки изображений и обнаружения неисправностей предлагается новый метод инфракрасного обнаружения в сочетании с инспекционным роботом и улучшенным алгоритмом глубокого обучения. Это многорежимный метод обнаружения неисправности подстанции сверхвысокого напряжения, основанный на проверке роботов и глубоком обучении.Конкретный процесс этого метода показан на рисунке 6.


Как показано на рисунке 6, конкретный процесс многорежимного метода обнаружения неисправностей подстанции сверхвысокого напряжения, основанный на проверке роботов и глубоком обучении, включает следующие этапы: (1) Проверка робот используется для сбора данных изображений различного оборудования на подстанции сверхвысокого напряжения. (2) Целевая область извлекается из исходных данных и получается минимальный прямоугольник. (3) Стандартное увеличение изображения и увеличение наложения изображений выполняются на данных изображения .(4) Извлеките дефектную область изображения и используйте алгоритм кластеризации K-средних для создания поля привязки и классифицируйте изображение на этой основе. (5) Усовершенствованный алгоритм YOLOv3 используется для извлечения целевых функций и обнаружения ошибок. ( 6) Он выводит результаты обнаружения неисправностей и информацию о неисправном оборудовании.

4. Эксперимент и анализ
4.1. Экспериментальная среда

Набор данных о дефектах оборудования подстанции сверхвысокого напряжения, используемый в эксперименте, в основном получен от подстанции сверхвысокого напряжения провинциальной энергетической компании, и некоторые изображения содержат несколько объектов обнаружения.Набор данных включает в общей сложности 14 000 изображений изоляторов, молниезащитных разрядников, автоматических выключателей, разъединителей, трансформаторов тока, трансформаторов напряжения и высоковольтных вводов трансформаторов, по 2 000 изображений каждой категории объектов. Количество типов объектов, меток, изображений и экземпляров, обнаруженных в наборе данных, показано в таблице 1.

9 0323

Target Количество изображений Target НОМЕР изображений LABEL НОМЕР LABEL LABEL

Изолятор строка 2000 I 2357
Громоотвод 2000 LA 2163
Breaker 2000 B 2462
разъединитель 2000 IS 2711
трансформатор тока 2000 CT 2593
трансформатор напряжения 2000 PT 2479
втулки высокого напряжения 2000 ХВБ 2831

Из всего набора данных 20% (2800 штук) выбираются случайным образом и делятся на тестовые наборы.Затем случайным образом отбираются 60% (8400 штук) и делятся на обучающие наборы. Остальные 2800 штук являются проверочными комплектами.

4.2. Сравнение точности обнаружения

В соответствии с результатами обнаружения точность обнаружения, скорость отзыва и средняя точность (AP) при пороговых значениях коэффициента множественного пересечения (IoU) используются в качестве индексов оценки для анализа производительности.

AP обычно рассчитывается интерполяцией, и процесс расчета показан в (12).

В (12) и, соответственно, представляют коэффициент точности и коэффициент полноты определенной точки на исходной кривой P-R и представляют собой точку интерполяции.

Мультимодальный метод обнаружения неисправности подстанции СВН, основанный на роботизированном осмотре и глубоком обучении, предложенный в этом исследовании, сравнивается с алгоритмами в [13, 14, 16].

Во-первых, рассчитываются скорость отзыва и точность обнаружения результатов обнаружения различных алгоритмов, и результаты показаны в таблице 2.

+

Метод Точность (%) Скорость отзыва (%) целевой счет обнаружения

Предложенный метод 95,9 91,3 5825
Арт. [13] 83,3 89,1 3576
Арт. [14] 85,6 87,6 3695
Арт.[16] 84,8 88,7 3622

. По сравнению с высокой частотой, и точностью, что можно увидеть, что можно увидеть, что с высокой оценкой, а также с высокой точностью, и, по сравнению с показателями, и точностью. История. и другие методы сравнения в таблице 2. С точки зрения скорости отзыва улучшение предлагаемого метода относительно невелико по сравнению с другими методами. Максимум 3,7%, минимум 2,2%. Скорость отзыва четырех алгоритмов относительно близка.Однако точность предложенного метода достигает 95,9%, что значительно выше по сравнению с тремя другими методами. Максимум 12,6%, минимум 10,3%. Значительное улучшение точности обнаружения также приводит к тому, что оценка обнаружения цели предлагаемым методом достигает 5825 баллов, что значительно лучше по сравнению с другими методами. Максимальный прирост составляет 2 249 баллов, а минимальный — 2 130 баллов. В заключение, предлагаемый метод обнаружения имеет лучшую эффективность обнаружения цели по сравнению с другими методами.

Сравнивается средняя точность обнаружения с помощью различных алгоритмов при нескольких пороговых значениях коэффициента пересечения, и результаты показаны на рисунке 7. в наборе данных Context (MS COCO) 50 и 75 соответственно. , и представляют Aps цели малого размера (площадь <322), цели среднего размера (площадь <962) и цели большого размера (площадь >962) соответственно.

Из рис. 7 видно, что предложенный метод эффективно повысил целевой эффект обнаружения дефектов оборудования подстанции сверхвысокого напряжения по сравнению с другими алгоритмами сравнения, особенно при многомасштабном обнаружении. Точки доступа малых, средних и крупных целей значительно улучшены. Количество слияний функций улучшенной сетевой структуры YOLOv3 увеличивается, а низкоразмерная карта объектов сохраняет тот же размер масштаба при изменении количества каналов карты объектов.Таким образом, карту объектов выборки высокой размерности и карту объектов низкой размерности можно лучше наложить друг на друга и объединить для улучшения эффекта обнаружения.

5. Заключение

Для решения проблемы автоматического обнаружения неисправностей оборудования подстанции СВН предлагается многорежимный метод обнаружения неисправностей подстанции СВН, основанный на роботизированном осмотре и глубоком обучении. Результаты сравнения показывают, что увеличение источника может в определенной степени улучшить обобщающую способность метода обнаружения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.