Kuuma jooksja ennustava hooldussüsteemi dünaamilise läve reguleerimismehhanismi konfigureerimise tuum seisneb üleminekus "staatilistest fikseeritud väärtustest" "dünaamilistele piiridele, mis kohanduvad statistiliste mustrite ja töötingimuste alusel". See lähenemisviis on mõeldud survevaluprotsessi kõikumisest, materjalimuutustest ja seadmete vananemisest põhjustatud andmete triiviga tegelemiseks.
1. Põhiprintsiip: statistilised dünaamilised künnised libisevatel akendel
Dünaamilisi lävesid ei määrata meelevaldselt; pigem arvutatakse need tavatöö käigus kogutud ajalooliste andmete statistilise jaotuse alusel-reaalajas.
Põhialgoritmid: kasutage 3σ põhimõtet (kolm standardhälvet) või protsentiili meetodit
Ülemine lävi=veerev keskmine + K × veerev standardhälve
Alumine lävi= veerev keskmine - K × standardhälve
K väärtus on tavaliselt seatud vahemikku 2,5–3,0 ja seda saab reguleerida valehäirete tolerantsi taseme alusel.
Lükandakna mehhanism:
Selle asemel, et kasutada kogu andmete ajalugu, valitakse näidiskogumina konkreetne alamhulk,{0}}mis sisaldab andmeid viimase N tootmistsüklist (nt viimased 50 võtet)-.
Iga uue tootmistsükli lõppemisel vanim andmepunkt tühistatakse, uusim andmepunkt lisatakse ning keskmine ja standardhälve arvutatakse uuesti.
Eelised: see mehhanism kohandub automaatselt algtaseme triiviga, mis on põhjustatud ümbritseva keskkonna temperatuuri muutustest või kütteelementide vähesest vananemisest, vältides seeläbi "valepositiivsete" häirete tekkimist.
Näide: kui konkreetne düüsi temperatuur on hiljuti stabiliseerunud vahemikus 220 ± 2 kraadi, seatakse dünaamiline lävi väärtusele [214, 226]. Kui hooajaliste muutuste tõttu nihkub üldine temperatuuri baasjoon ülespoole 222 ± 2 kraadini, kohandub lävi automaatselt väärtusele [216, 228]-, selle asemel, et käivitada madala-temperatuuri või kõrge{11}}temperatuuri häire.
2. Kihiline modelleerimine mitme töötingimuste jaoks: tõrkeprobleemi „Üks-suurus-sobib-kõik” lahendamine
Survevalu protsessi käigus erinevad märkimisväärselt erinevate etappidega (sissepritse, hoidmisrõhk, jahutamine) ja erinevate materjalidega seotud parameetrite omadused; seetõttu on vaja luua töötingimuste siltide süsteem.
1. samm: töötingimuste tuvastamine ja märgistamine
Kasutage PLC signaale (nt kruvi asend või sissepritse tipprõhk), et tuvastada automaatselt, kas süsteem on praegu "sissepritsefaasis", "hoidmisrõhu faasis" või "jahutusfaasis".
Märkige üles konkreetne tootemudel ja hetkel toodetav materjalipartii (nt ABS-001, PC-002). 2. samm: rühmitatud modelleerimine
Looge iga kordumatu toote + materjali + protsessi etapi kombinatsiooni jaoks eraldiseisev dünaamiline lävemudel.
Näiteks: õhukese{0}}seinaga detailide valmistamisel on sissepritserõhk kõrge ja lävevahemik lai; vastupidi, paksude-seinaga detailide valmistamisel on rõhu hoidmise kestus pikem, temperatuuri stabiilsuse nõuded rangemad ja lävevahemik kitsam.
3. samm: konteksti vahetamine
Süsteem jälgib töötingimuste silte reaalajas-ja lülitub automaatselt vastava mudeli spetsiifilisele lävevahemikule.
Märkus. Hallituse või materjali muutmise algfaasis -kui andmed pole piisavad-, võidakse ajutiselt kasutusele võtta sarnaste protsesside ajaloolised läved. Teise võimalusena saab lubada "õppimisrežiimi", et häireid ajutiselt maha suruda, kuni on kogunenud piisav valimi suurus (nt 30 tsüklit), mil aktiveeritakse dünaamilised läved.
3. Lagunemistegurite ja usalduse juhtimise tutvustamine
Selleks, et äkilised mürapuudused ei põhjustaks lävede drastilisi kõikumisi, on vaja kasutusele võtta silumistehnikad ja usalduse hindamine.
Eksponentsiaalselt kaalutud liikuv keskmine (EWMA):
Määrab uutele andmepunktidele suuremad ja vanematele andmetele järk-järgult väiksemad kaalud, siludes seeläbi lävede kõikumisi ja hoides ära ebaühtlased, "saehambataolised" kõikumised.
Usaldusintervalli kokkutõmbumine:
Kui valimi suurus on väike, laiendatakse lävevahemikku (vähendab tundlikkust); valimi suuruse suurenedes kitseneb lävevahemik järk-järgult (tundlikkus suureneb).
Määrake minimaalne valimi lävi (nt N suurem kui 20 või sellega võrdne); kui valimite arv langeb alla selle läve, dünaamilist kohandamist ei algatata ja kasutatakse ainult globaalseid vaikeläve.
4. Anomaalia andmete puhastamine ja tagasiside ahel
Dünaamiliste künniste eelduseks on, et "koolitusandmed koosnevad peamiselt tavapärastest tööandmetest". Kui veaga seotud-andmed segunevad, põhjustab see läve moonutusi (mida nimetatakse "saastuseks").
Võrguühenduseta puhastusmehhanism:
Enne uute lävede arvutamist eemaldatakse esmalt ilmsed kõrvalekalded (nt andmepunktid, mis ületavad globaalseid ohutuspiire).
Hoolduslogide rist-viitamisel, kui konkreetne ajavahemik on märgistatud kui "tõrge", jäetakse selle perioodi andmed tavapäraste töönäidiste hulgast välja.
Käsitsi tagasiside ja parandus:
Operatsiooni- ja hoolduspersonal kasutab süsteemi käivitatud häirete klassifitseerimiseks, märkides need kas "kinnitatud veaks" või "valehäireks (eiratud). Kui see on märgitud kui "Valehäire", lisab süsteem selle andmepunkti automaatselt tavalisse näidiskomplekti, suurendades seeläbi läve; kui see on märgitud kui "Tõeline viga", külmutatakse lävevärskendused, et vältida veaandmete mudelit saastamist.
5. Rakendamise tegevuskava ja parameetrite soovitused
Parameetri soovitatav algväärtuse korrigeerimise soovitused
Liugakna suurus (N) 50–100 tsüklit Kasutage kõrge-sagedusliku tootmise jaoks suuremat väärtust; kasutage madala-sagedusega tootmiseks väiksemat väärtust.
Silumiskoefitsient ( ) 0,2 Vähenda, kui müratase on kõrge; suurendada, kui on vaja suurt reageerimisvõimet.
Korrutise koefitsient (K) 3,0 Suurendage 3,5-ni, kui valehäired on sagedased; vähendada 2,5-ni, kui vastamata tuvastamine on sagedane.
Minimaalne proovi suurus 20 tsüklit Kui see väärtus on väiksem, kasutage staatilist vaikeläve.
Värskenda sagedust Pärast iga tsükli lõppu Vältige sagedasi ümberarvutusi tootmisprotsessi ajal.
