专利名称：安装工具的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种如权利要求1前序部分所述类型的安装工具以及一种在并列的权利要求中所述类型的方法。这种安装工具、尤其如同燃烧力驱动的或压力空气驱动的安装工具，用于将固定元件打入基础。
背景技术：
对于这种安装工具总是希望安装工具能够尽可能利于使用地构成。
由US 6,123,241已知一种具有监控系统的燃料力驱动的安装工具，通过该监控系统可以通知使用者，安装工具上的哪些部件必需进行保养和维修。为此监控系统具有一个微处理器，它与固定元件弹匣上的一个弹匣容量传感器连接并与安装工具中的一个用于固定元件的阻塞检测器连接。在此阻塞监测器可以由一个传感器和一个接收器构成，它们对导电的固定元件作出反应。
但这种解决方案的故障是，不能确定磨损部件如活塞导向体、销钉导向体、驱动活塞等部件上的磨损。此外由阻塞检测器只能定量地确定存在固定元件阻塞，但是不能定性地确定阻塞的形式。
发明内容
因此本发明的目的是，开发一种上述形式的安装工具，它避免已知的故障并且能够监控最常用的磨损部件的磨损并定性地预言磨损形式和可能的运行故障。这一点按照本发明通过在权利要求1和并列的权利要求中所述的措施得以实现，这些措施具有特殊的意义。
在安装工具的导向体上设置至少一个传感器阵列，用于产生一个可以通过监控装置评价的检测数据模式。通过这个措施由监控装置接收信号，这些信号不是点式和二进制(是/非)的，而是复杂的空间信息。在此传感器阵列可以在多个平面里具有传感器，其中平面可以相交，以产生三维图形。
所述导向以有利的方式分布在活塞导向体和销钉导向体上，其中在销钉导向体和/或在活塞导向体上设置一个传感器阵列。通过这个措施可以获得安装活塞的磨损并同时获得一个位于活塞导向体中的固定元件的操纵或相对位置。对于一个传感器阵列结构应该具有至少两个传感器。如果每个传感器阵列具有至少三个传感器，则得到一个好的分辨率。
特别有利的是，所述监控装置包括一个模式识别(Mustererkennung)装置，它包括一个数据处理单元，用于将检测数据模式与存储的已知设备状态的参数-数据模式进行比较。在此所存储的已知设备状态的参数-数据模式在生产按照本发明的安装工具之前在一个学习运行中获得。通过模式识别装置可以将由传感器阵列提供的由许多传感信号矢量组成的数据模式借助于学会的参数-数据模式分别配属于确定的运行状态或运行状况。因此由模式识别装置例如可以识别出一个超过最大值的磨损活塞，并且为了了解将其通知安装工具的使用者或者断开安装工具。
此外，可以定量地确定或定性地描述例如在销钉导向体中的固定元件阻塞。
在一个有利的扩展结构中，用于识别模式的装置包括前置放大器，通过它将来自传感器的信号电子放大并继续传递到模式识别装置的A/D转换器，在转换器中将传感器的模拟检测数据转换成数字数据。A/D转换器的输出端与模式识别装置的数据处理单元连接。在数据处理单元中以有利的方式进行神经网络仿真，用于分析检测数据模式。通过在数据处理单元中进行神经网络仿真并处理数字化数据，可以实现一个非常迅速而精确工作的监控系统。与一个模拟化工作的神经网络相比，在数据处理单元中如微处理器中仿真的神经网络具有优点，模式识别装置需要相对较少的结构空间，所存储的参数是长时间稳定且抗干扰的。
可以经济地制造一个安装工具，其中模式识别装置除了前置放大器和至少一个A/D转换器以外还包括至少一个乘法器，其中为一个传感器分别配设一个前置放大器并且使前置放大器的输出端与乘法器连接，并且使乘法器的输出端与A/D转换器连接，该A/D转换器的输出端与模式识别装置的数据处理单元连接。
此外有利的是，所述数据处理单元具有一个只读存储器，在存储器中存储参数-数据模式，这些模式对于评价和检测数据模式的分类是必需的。
在按照本发明的安装工具的一个有利变型中，所述传感器由磁传感器构成，其中在导向体上设置至少一个磁场源，如永久磁铁或电磁铁。所述磁传感器接收一个磁性的漏磁通量，它来自活塞或者一个或多个位于活塞导向体中的固定元件。所述磁传感器例如可以是霍耳传感器。这种由磁传感器组成的传感器阵列在技术上易于实现并由此能够在成本上相对经济地制造安装工具。
在所述安装工具的另一有利变型中，所述传感器由电容传感器构成。这种传感器与磁传感器相比具有优点，除了电源以外不必在工具上再附加设置一个电磁的磁场源。
在一个按照本发明的用于在一个燃料力驱动的安装工具的磨损部件上识别磨损的方法，至少一个设置在安装工具上的传感器阵列的传感器接收在安装工具运行期间的检测信号。这些信号接着通过前置放大器放大并有选择地在中间连接乘法器的条件下通过所述或各A/D转换器以数字形式传输。这种数字化检测信号被传送到一个数据处理单元，如一个微处理器，在此微处理器中n个信号处理级分别通过一个信号分配器、一套可变的放大元件、一套加法级和非线形放大元件进行仿真，并这样产生一个人工神经网络。然后在信号处理级中处理数字化的检测信号数据。这种处理包括检测信号在信号分配器中的分配、借助于来自只读存储器中所存储的参数-数据模式在可变的放大元件中对检测信号数据进行加权和通过各分度的检测信号通过加法级。如果存在多于一个信号处理级(n＞1)，则所述处理在下面的信号处理级中重复进行直到通过最后的信号处理级。
这种按照本发明的方法能够几乎实时地对复杂的检测数据模式进行评价和分类，其中能够确定活塞/导向系统(例如活塞错误状态或活塞磨损超过最大允许值等)和/或固定元件/销钉导向系统(例如固定元件的位置、固定元件的种类、失效的固定元件等)的不同状态。
此外，如果在通过至少一个信号处理级中的最后一个之后，被处理的检测信号通过D/A转换器又以模拟的形式传输并通过输出放大器放大，则是具有优点的。接着可以将信号传输送给调节装置、点火装置、阀门装置和/或显示装置，并且在那里用于控制工具(如断开安装工具)或将工具状态信息传递给安装工具的使用者(例如显示，由于磨损必需更换活塞)。
本发明的其它优点和措施由从属权利要求、下面的描述和附图给出。在附图中以几个实施例示出本发明。附图中图1以纵向剖面图简示出按照本发明的燃料力驱动的安装工具，图2a简示出图1中安装工具的电路图，图2b简示出图1中安装工具的另一电路图，图3简示出用于识别图1中安装工具的磨损的装置的工作原理图，图4以纵向剖面图简示出图1中的安装工具销钉导向体，其中没有固定元件，图5以纵向剖面图简示出图1中的安装工具销钉导向体，其中具有卡在其中的固定元件，图6以纵向剖面图简示出另一燃料力驱动的安装工具，图7简示出图6中安装工具的电路图。
具体实施例方式
在图1中示出按照本发明的燃料力驱动的安装工具，它顶压在一个基础U上，在基础上平放要被固定的结构部件50，如一个金属板。所述安装工具具有一个外壳10、一个在外壳上成形的手柄61，在手柄上具有一个在这里未示出的触发开关，通过它可以触发安装过程。此外安装工具还具有一个燃烧室11.1和一个活塞导向体17，在活塞导向体中驱动活塞可移动地导引。在安装方向上一个销钉导向体16连接在活塞导向体17上。在销钉导向体16的前端设置一个用于固定元件49的弹匣13。在安装工具的手柄61里面尤其可更换地设置一个动力燃料容器12，它在本实施例中由液体燃料如液态气体的压力罐构成。动力燃料容器12通过一个燃料输送装置19、如一个燃料管道与阀门装置18、如一个定量阀连接，该阀门与燃烧室11.1连接。通过燃料输送装置19和阀门装置18可以使燃料进入安装工具的燃烧室11.1。在燃烧室11.1中设有一个点火装置14，通过它可以点燃位于燃烧室11.1中的空气-燃料混合物。阀门装置18和点火装置14通过电导线46.1、46.2与控制单元和模式识别装置20连接。一个光学信号装置33从外面可视地设置在安装工具上并通过一个导线46.3与控制单元和模式识别装置20电连接。
在安装工具的活塞导向体17上设置一个传感器阵列22，它包含多个传感器24，它们在所示情况下由电容式传感器构成。通过数据导线45使传感器24与控制单元和模式识别装置20处于电连接。此外在安装工具的销钉导向体16上还设置一个传感器阵列21，它同样包括多个传感器23，它们在所示情况下由电容式传感器构成。通过数据导线45使传感器23同样与控制单元和模式识别装置20处于电连接。
所述控制单元和模式识别装置20与传感器阵列21和22相互作用，用于识别和评价在活塞导向体17、销钉导向体16、驱动活塞15处的磨损并相应地确定安装工具在每次安装过程之前的功能性。此外自动定量和定性地获得固定元件在销钉导向体中的位置和取向。所述传感器阵列在本实施例中对于传感器阵列22包括三个传感器24而对于传感器阵列21包括六个传感器23。在此每个传感器阵列21、22的传感器上限值典型地为约100个传感器的上限值。相应的高的传感器密度例如可以通过微结构的半导体元件实现。传感器23、24在本实施例中由电容式传感器构成。
在图2a中给出图1中的安装工具的一个非常简化的电路图。如图所示，在控制单元和模式识别装置20的输入端上设置前置放大器25，它们通过导线45与传感器阵列21、22的传感器23、24连接。在安装工具运行期间在这些前置放大器25中将来自传感器23、24的信号放大。每个前置放大器25在输出端与一个A/D转换器26(模拟/数字转换器)连接。在A/D转换器26中将来自传感器23、24的模拟信号或信号数据转换成数字化数据。然后为了继续处理将这些数字化数据输入到一个数据处理单元28，如一个微处理器里面。
由图2b的另一电路图中可以看出，在前置放大器25后面也可以连接一个乘法器25.1，它将来自前置放大器的信号输送给唯一的一个A/D转换器26。在此该乘法器25.1由数据处理单元28或微处理器通过导线25.2进行控制。
从图2a和2b中可以看出，数据处理单元28的输出端连接到D/A转换器29(数字/模拟转换器)上，它将数据处理单元28的输出数据又转换成模拟信号。通过连接在D/A转换器29后面的输出放大器30使数据处理单元28的这些输出或控制信号转换成模拟输出信号。这些模拟控制信号通过导线46.1、46.2、46.3传递到阀门装置18、点火装置14以及信号装置33。为了对整个系统供电设有一个电源44，如一个电池或蓄电池，它通过电导线48与控制单元和模式识别装置20以及必要时安装工具的其它电装置连接。
在数据处理单元28或微处理器中进行人工神经网络仿真，在图3中简示出该网络。在数据处理单元28中首先仿真一个信号分配器27，它通过导线32.1接收来自A/D转换器26的信号。在此，在这里所示的数据处理单元28中设有两个信号处理级35和39，它们两者分别具有一个信号分配器27和串联的加法级36。
由信号分配器27对每个信号配设多个加法级36，这通过连线47表示。在此为检测信号配设可变的放大元件41，通过它借助于来自在这里未单独示出的神经处理单元28的只读存储器的存储的参数-数据模式来实现检测信号数据的加权。在加权和信号通过加法级36之后检测信号数据在非线性放大元件37、40中放大。这种评价在每个信号处理级35、39中以相同的方式进行。在此，补偿输入元件38对于各加法级36提供一个恒定的信号输入。在学习过程中补偿信号值与权重参数类似地由学习算法改变，直到调节出一个最佳的功能方式。
从最后的信号处理级39的非线性放大元件40将所产生的数字结果信号如由箭头32.2所示传导到输出端的D/A转换器29。如前所述，来自D/A转换器29的输出信号传导到输出放大器30并从它们输送到装置14、18、33等用于控制这些装置。
在一个安装工具的学习运行中获得在神经处理单元28的只读存储器中存储的参数-数据模式。在这种学习运行中对在神经处理单元中仿真的神经网络提供连续的数据对。这些数据对由已知的信号模式组成，如典型的固定元件在销钉导向体中的典型位置、在不同级别中磨损的驱动活塞、在完好状态以及在故障状态的活塞导向体。然后将参数-数据模式由神经网络以一种方式进行调整，直到在数据处理单元28的输出上对于各种不同的状态调节出所期望的输出分类、即所期望的输出信号。由此在驱动活塞有故障或磨损时对安装工具的使用者通过信号装置33给出一个报警信号，并且通过数据处理单元的相应的信号输出阻断点火装置14，因此不再能够通过安装工具继续工作。
这个分类过程必需以典型的方式持续地重复，直到学会所有所期望的分类功能。为了调节参数-数据模式有利的是，按照误差方最小原则、按照本身已知的算法、如Levenberg-Marquart算法利用一种自动化的故障递减方法。
在图4和5中给出图1中的安装工具销钉导向体，其中(图4)没有而(图5)具有位于内部的卡住的固定元件。如同由这些附图可以看出的那样，由电容式传感器23分别接收电场线的某种图形，它们表征传感器23的检测信号数据或检测信号模式。这些电场线43的模式在表征方式方面对于每个固定元件以及对于每个错误地位于销钉导向体中的固定元件49相互间是不同的。这些特征信号模式由按照本发明的控制单元和模式识别装置20(参见图1至3)识别并转换成相应的控制信号。
在图6和7中给出按照本发明的炸药驱动的安装工具。在图6中所示的安装工具与上述安装工具的不同之处在于，两个传感器阵列21和22配有磁性地工作的传感器23、24，如霍耳传感器。控制单元和模式识别装置20基本对应于上述的控制单元和模式识别装置。在活塞导向体17的后部区域设置磁场源31，如电磁铁，在活塞导向体中驱动活塞15处于其初始位置、即靠近弹药仓11.2。通过磁场源31产生一个漏磁通量42，它以不同的特征(Auspraegung)被传感器阵列22、21的传感器24和23接收。含有不同漏磁通量42的检测信号数据以模拟的方式输送到上述控制单元和模式识别装置20的不同评价系统以便分析。在图7中所示的电路图与上述在图2a中的电路图的不同之处在于，对于在这里设置的磁场源31配有一个发电装置34，它对磁场源31、尤其是电磁铁提供专用的直流或交流电。此外在控制单元和模式识别装置20的输出端上配有一个调节装置32。通过这个调节装置32对于炸药驱动的安装工具实现一个功率调节，所述调节装置影响到活塞的初始位置或者影响到安装工具排气口处的节流。对于在这里没有提及的附图标记完全参阅对图1至5的描述。
附图标记清单10外壳11.1 燃烧室11.2 弹药仓12动力燃料容器13弹匣14点火装置15驱动活塞16销钉导向体17活塞导向体
18阀门装置19燃料输送装置20控制单元和模式识别装置21传感器阵列(在16上)22传感器阵列(在17上)23(21的)传感器24(22的)传感器25前置放大器25.1 乘法器25.2 导线26A/D转换器27信号分配器28数据处理单元29D/A转换器30输出放大器31磁场源32调节装置32.1 导线32.2 结果信号(箭头)33信号装置34发电装置35信号处理级36加法级37非线性放大元件38补偿输入元件39信号处理级40非线性放大元件41可变的放大元件42漏磁通量
43电场线44电源45导线46导线46.2 电导线46.3 电导线47连线48导线49固定元件50结构部件61手柄U 基础
权利要求
1.一种安装工具，用于将固定元件如钉子、销钉、销子打进基础，它具有一个包括一个在导向体上可移动地支承的驱动活塞(15)的安装装置，并具有一个电子监控装置，用于监控安装工具的状态，其特征在于，在导向体上设置至少一个传感器阵列(21，22)，用于产生一个可以通过监控装置评价的检测数据模式。
2.如权利要求1所述的安装工具，其特征在于，所述导向体包括一个活塞导向体(17)和一个销钉导向体(16)，其中，在销钉导向体(16)和/或活塞导向体(17)上设置一个传感器阵列(21，22)。
3.如权利要求1或2所述的安装工具，其特征在于，所述传感器阵列(21，22)包括至少2个，优选至少3个传感器(23，24)。
4.如权利要求1至3中任一项所述的安装工具，其特征在于，所述传感器(23，24)由磁传感器构成，并且在导向体上设置至少一个磁场源(31)。
5.如权利要求1至3中任一项所述的安装工具，其特征在于，所述传感器(23，24)由电容式传感器构成。
6.如权利要求1所述的安装工具，其特征在于，所述监控装置由控制单元和模式识别装置(20)构成，该模式识别装置包括一个数据处理单元(28)，用于将检测数据模式与所存储的已知工具状态的参数-数据模式进行比较。
7.如权利要求1至6中任一项所述的安装工具，其特征在于，所述模式识别装置(20)包括前置放大器(25)和A/D转换器(26)，其中，为一个传感器(23，24)分别配设一个前置放大器(25)和一个A/D转换器(26)，并且其中所有A/D转换器(26)的输出端与模式识别装置(20)的数据处理单元(28)连接。
8.如权利要求1至6中任一项所述的安装工具，其特征在于，所述模式识别装置(20)包括前置放大器(25)、至少一个乘法器(25.1)和至少一个A/D转换器(26)，其中为一个传感器(23，24)分别配设一个前置放大器(25)，并且该前置放大器(25)的输出端与乘法器(25.1)连接，前置乘法器(25.1)的输出端与A/D转换器(26)连接，它的输出端与模式识别装置(20)的数据处理单元(28)连接。
9.如权利要求1至8中任一项所述的安装工具，其特征在于，在数据处理单元(28)中仿真一个神经网络，以便评价检测数据模式。
10.如权利要求1至9中任一项所述的安装工具，其特征在于，所述数据处理单元(28)具有一个只读存储器，在其中存储参数-数据模式。
11.一种在安装工具、尤其是如权利要求1至6中任一项所述的安装工具的磨损部件上的磨损识别方法，其中在以下步骤中-一个设置在安装工具上的传感器阵列(21，22)的各传感器(23，24)接收检测信号，-所述检测信号通过前置放大器(25)进行处理，可选择地在中间连接一乘法器(25.1)的情况下通过所述或每个A/D转换器(26)转换成数字形式，-将数字化的检测信号输送到一个数据处理单元(28)，在其中n个信号处理级(35，39)分别通过一个信号分配器(27)、一套可变的放大元件(41)、一套加法级(36，38)和非线性放大元件(37，40)进行仿真，-将数字化的检测信号数据在信号处理级(35，39)中进行处理，包括在信号分配器(27)中分配检测信号，借助于来自于只读存储器所存储的参数-数据模式在可变的放大元件(41)中加权检测信号数据，并且由每个标定的检测信号通过加法级(36，38)，-如果n＞1，则在后面的信号处理级(39)中重复进行处理。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，在通过至少一个信号处理级(35，39)中的最后一个之后，将处过理的检测信号通过D/A转换器(29)转换成模拟形式并通过输出放大器(30)放大，并且有选择地将信号输送到调节装置(32)、点火装置(14)、阀门装置(18)和/或显示装置(33)。
全文摘要
本发明涉及一种安装工具，用于将固定元件如钉子、销钉、销子打进基础，它具有一个包括一个在导向体上可移动地支承的驱动活塞(15)的安装装置，并具有一个电子监控装置，用于监控安装工具的状态。为了改进这种安装工具，在导向体上设置至少一个传感器阵列(21，22)，用于产生一个可通过监控装置评价的检测数据模式。
文档编号B25C1/08GK1572430SQ200410059308
公开日2005年2月2日 申请日期2004年6月15日 优先权日2003年6月17日
发明者法夫雷－比勒·贝纳德, 斯卡莱特·马里奥, 甘特纳·格布哈特 申请人:希尔蒂股份公司