侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法与流程

文档序号:17955536发布日期:2019-06-19 00:25阅读:198来源:国知局
侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法与流程

本发明涉及一种侦测润滑油消耗率的方法,特别是涉及一种侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法。



背景技术:

滚珠螺杆因具有定位精度高、使用寿命长的优点,所以近来已广泛地运用于需要精密定位的工具机中。一般来说,滚珠螺杆是由螺帽通过可滚动的滚珠与螺杆螺合而成,并通过螺帽中滚珠的滚动来使得螺帽相对于螺杆直线移动,所以滚珠螺杆需通过润滑油的注入来保持润滑,以减少螺帽与螺杆之间的摩擦,从而延长滚珠螺杆的使用寿命。

因此,如何自动侦测注入于滚珠螺杆的润滑油已经消耗完毕而需再注入润滑油,乃是重要的课题。中国台湾专利公告号i525409公开一种判断线性传动元件注油时机的方法,其通过在滚珠螺杆上安装振动感测器并分析振动感测器所感测到的振动信号,来判断滚珠螺杆的润滑油消耗完毕的时点。然而,前述方法需要在滚珠螺杆运作时利用振动感测器感测振动信号并进行计算分析,不仅提高了硬体成本,也需要较多的计算资源。



技术实现要素:

本发明之目的在于提供一种侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法由侦测系统实施,该侦测系统包含计算装置,该传动机械组件设置于工具机并注入有一个数量的润滑油,且该传动机械组件在运作时对应有作动速度。该侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法包含一步骤(a)、一步骤(b)、一步骤(c)及一步骤(d)。

该步骤(a)是该计算装置利用预先准备的对应该数量的润滑油的第一预测模型,根据该作动速度来预测出对应该作动速度的总作动物理量,其中该总作动物理量为在该作动速度的条件下,通过消耗该数量的润滑油来作动该传动机械组件而获得的作动物理量的总和,且该作动物理量为通过该传动机械组件作动一次所获得的作动物理量。

该步骤(b)是该计算装置至少根据该作动物理量与所预测出的总作动物理量,预测出对应该作动速度的总作动次数。

该步骤(c)是该计算装置从该工具机接收对应一个时间期间的作动资讯,并根据该作动资讯计算出在该时间期间内该传动机械组件的作动次数。

该步骤(d)是该计算装置根据在该时间期间内该传动机械组件的作动次数与所预测出的总作动次数计算出对应该时间期间的润滑油消耗率。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,该侦测系统还包含设置于该传动机械组件的温度感测器,在该步骤(b),该计算装置在该时间期间内从该温度感测器接收该温度感测器所感测到的温度值,并利用预先准备的对应该数量的润滑油与该作动速度的第二预测模型,根据该温度值来预测出对应该温度值的温度系数;且该计算装置根据该作动物理量、所预测出的总作动物理量及所预测出的温度系数来预测出该总作动次数,该总作动次数正相关于所预测出的温度系数。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,在步骤(b),该温度系数为该传动机械组件在该温度值的条件下运作所对应的该总作动物理量,与在基准温度的条件下运作所对应的该总作动物理量的比例,该基准温度不大于该温度值。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,在该步骤(a),该第一预测模型为第一对数函数的线性函数,该作动速度为该第一对数函数的输入;且在该步骤(b),该第二预测模型为第二对数函数的线性函数,该温度值为该第二对数函数的输入。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,在该步骤(a),该第一预测模型为第一对数函数的线性函数,该作动速度为该第一对数函数的输入。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,该传动机械组件为包括螺杆与螺帽的滚珠螺杆,该螺杆的表面形成有螺旋沟槽,该作动速度为该滚珠螺杆的转速,在该步骤(a),该总作动物理量为该螺帽在该螺杆上移动所经历的螺旋沟槽表面积总和、螺旋沟槽长度总和,及该螺帽直线移动距离总和的其中一者。

本发明的侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,该计算装置定期地从该工具机接收该作动资讯,并对于每一时间期间,根据对应该时间期间的该作动资讯判断出在该时间期间内该传动机械组件的作动次数;对于每一时间期间,该计算装置计算出对应该时间期间的该润滑油消耗率,并依照时间顺序累加所述润滑油消耗率而获得累加润滑油消耗率,且当该累加润滑油消耗率大于预定的上限值时,该计算装置判定该传动机械组件需被注入润滑油。

本发明的有益效果在于:能自动估计出传动机械组件的润滑油消耗率。

附图说明

本发明的其他的特征及功效,将于参照图式的实施方式中清楚地呈现,其中:

图1是一个方块图,说明一个传动机械组件设置于一个工具机;

图2是一个流程图,说明本发明侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法的一个第一实施例;

图3是一个示意图,说明一个滚珠螺杆;

图4是一个示意图,说明一个第一预测模型与对应的多个训练资料;

图5是一个示意图,说明该工具机输出的一个电压信号;

图6是一个流程图,说明运用该第一实施例来判断该传动机械组件需要再被注入润滑油的时点;

图7是一个示意图,说明在该滚珠螺杆的螺帽上设置一个温度感测器;

图8是一个流程图,说明本发明侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法的一个第二实施例;及

图9是一个示意图,说明一个第二预测模型与对应的多个训练资料。

具体实施方式

参阅图1,本发明侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法的一个第一实施例由一个侦测系统实施,该侦测系统包含一个计算装置2,该传动机械组件11设置于一个工具机1并注入有一个数量的润滑油,该计算装置2电连接该工具机1,且该传动机械组件11在运作时对应一个作动速度。例如,该传动机械组件11是一个滚珠螺杆或一个滚珠花键,且该作动速度为转速。

参阅图2,以下说明该第一实施例的实施步骤。

首先,在步骤s11,该计算装置2利用一个预先准备的对应该数量的润滑油的第一预测模型,根据该作动速度来预测出一个对应该作动速度的总作动物理量,其中该总作动物理量为在该作动速度的条件下,通过消耗该数量的润滑油来作动该传动机械组件11而获得的作动物理量的总和,且该作动物理量为通过该传动机械组件11作动一次所获得的作动物理量。

参阅图3,以该传动机械组件11为该滚珠螺杆3来说,该滚珠螺杆3包括一个螺杆31与一个螺帽32,且该螺杆31具有一个第一端311与一个第二端312,且该螺杆31的表面形成有一条螺旋沟槽33。当该工具机1运作时,该滚珠螺杆3的一次作动也就是指该螺帽32从该第一端311移动到该第二端312,或者从该第二端312移动到该第一端311。因此,该滚珠螺杆3的一次作动所获得的作动物理量为该螺帽32从该第一端311移动到该第二端312,或者从该第二端312移动到该第一端311,所经历的该螺旋沟槽33的表面积、该螺旋沟槽33的长度及该螺帽32的直线移动距离的其中一者;而该总作动物理量为该滚珠螺杆3通过消耗该数量的润滑油进行作动所获得的该螺旋沟槽表面积的总和、该螺旋沟槽长度的总和及该螺帽直线移动距离的总和的其中一者。

参阅图4,较佳地,该第一预测模型为一个第一对数函数ln(x1)的线性函数,也就是y1=a×ln(x1)+c1,其中x1为该作动速度,y1为对应该作动速度的总作动物理量。在使用该第一预测模型之前,需要先准备多笔该第一预测模型的训练资料4来训练/估计出该第一预测模型的参数,也就是a与c1;其中,该第一预测模型的每一笔训练资料包含两个元素,也就是「作动速度」与对应该作动速度的「总作动物理量」。然而,该第一预测模型并不限于上述,也可为其他线性回归模型(linearregressionmodel),或是类神经网络模型(neuralnetworkmodel)。

准备该第一预测模型的训练资料4的方式不唯一。以该滚珠螺杆3来说,可利用中国台湾专利公告号i525409所公开的方式来估计出该滚珠螺杆3在一个特定转速条件下消耗该数量的润滑油所需的作动的总时间量;而在该特定转速条件下,在每单位时间内通过该滚珠螺杆3的转动/移动所获得的作动物理量是固定的,所以可进一步计算出对应该特定转速的总作动物理量。如图4所示,该第一预测模型的所述训练资料可涵盖多个不同的作动速度与分别对应的总作动物理量;如此,可利用该第一预测模型来预测任何作动速度所对应的总作动物理量。

接着,在步骤s12,该计算装置2根据该作动物理量与所预测出的总作动物理量,预测出一个对应该作动速度的总作动次数。较佳地,

所预测出的总作动次数=所预测出的总作动物理量÷该作动物理量。

接着,在步骤s13,该计算装置2从该工具机1接收一个对应一个时间期间的作动资讯,并根据该作动资讯计算出在该时间期间内该传动机械组件11的作动次数。例如,参阅图5,该工具机1驱使该传动机械组件11作动时输出大于零的第一电压值α,而该传动机械组件11不作动时该工具机1所输出的电压值为零;该计算装置2从该工具机1接收对应该时间期间的一个电压信号6,并计算出该电压信号6的波峰61个数作为在该时间期间内该传动机械组件11的作动次数。在图5所示的例子中,该传动机械组件11在60秒内作动10次。

接着,在步骤s14,该计算装置2根据在该时间期间内该传动机械组件11的作动次数与所预测出的总作动次数计算出一个对应该时间期间的润滑油消耗率;其中,

该润滑油消耗率=在该时间期间内该传动机械组件的作动次数÷所预测出的总作动次数×100%。

特别地,运用前述侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,能进一步判断该传动机械组件11已经消耗完毕该数量的润滑油而需要再被注入润滑油的时点。详言之,参阅图6,该计算装置2定期地,例如每60秒,从该工具机1接收作动资讯,并对于每一时间期间,根据对应该时间期间的该作动资讯判断出在该时间期间内该传动机械组件11的作动次数;且对于每一时间期间,该计算装置2计算出对应该时间期间的该润滑油消耗率,并依照时间顺序累加所述润滑油消耗率而获得一个累加润滑油消耗率,并判断该累加润滑油消耗率是否大于一个预定的上限值(步骤s15);较佳地,该上限值为100%。当判断出该累加润滑油消耗率大于该上限值时,该计算装置2判定该传动机械组件11需再被注入润滑油(步骤s16)。

要特别说明的是,虽然在线上(on-line)使用本第一实施例所述的侦测传动机械组件的润滑油消耗率与注油时点的方法之前需要预先准备训练资料来训练出该第一预测模型,但该第一预测模型的训练只需执行一次且是离线(off-line)执行,且该工具机1/传动机械组件11在线上运作时是直接使用已经训练好的该第一预测模型,所以在线上执行时本第一实施例所需的计算量相当少。此外,相较于中国台湾专利公告号i525409,本第一实施例在线上执行时也不需利用振动感测器来感测该传动机械组件11的振动信号,所以硬体成本与计算资源的需求均较低。

以下说明本发明侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法的一个第二实施例。本第二实施例与该第一实施例的主要差异在于:在本第二实施例中,在预测该数量的润滑油所对应的总作动物理量时,除了考虑该传动机械组件11的作动速度之外,还考虑了该传动机械组件11作动时的温度的影响。一般来说,当温度值愈高,则润滑油的消耗愈快,该数量的润滑油所对应的总作动物理量也愈小。

详言之,在本第二实施例中,该侦测系统还包含一个设置于该传动机械组件11的温度感测器。以滚珠螺杆3来说,如图7所示,该温度感测器7设置于该滚珠螺杆3的螺帽32上。

参阅图8与图9,本第二实施例的实施步骤说明如下。

首先,在步骤s21,如同该步骤s11,该计算装置2利用该第一预测模型,根据该作动速度来预测出一个对应该作动速度的总作动物理量。

接着,在步骤s22,该计算装置2在一个时间期间内从该温度感测器7接收该温度感测器7所感测到的一个温度值,并利用一个预先准备的对应该数量的润滑油与该作动速度的第二预测模型,根据所感测到的温度值来预测出一个对应该温度值的温度系数。其中,该温度系数为该传动机械组件11在该温度值的条件下运作所对应的该总作动物理量,与在一个基准温度的条件下运作所对应的该总作动物理量的比例,且该基准温度不大于该温度值。举例来说,假设该基准温度与该温度值分别为20℃、30℃,且该传动机械组件11在转速3000rpm的条件下,在温度值为20℃与30℃的情况下作动所对应的总作动物理量分别为m与n,则对于转速3000rpm来说,温度值30℃所对应的温度系数为n/m。

如图9所示,在此该第二预测模型为一个第二对数函数ln(x2)的线性函数,也就是y2=b×ln(x2)+c2,其中x2为所感测到的温度值,y2为对应该温度值的温度系数。在使用该第二预测模型之前,针对该作动速度,需要先准备多笔该第二预测模型的训练资料8来训练/估计出该第二预测模型的参数,也就是b与c2;该第二预测模型的每一笔训练资料包含两个元素,也就是「温度值」与对应该温度值的「温度系数」。要特别一提的是,不同的作动速度对应的训练资料集不同,所以所训练出来的第二预测模型的参数也不同。然而,该第二预测模型并不限于上述,也可为其他线性回归模型,或是类神经网络模型。

准备该第二预测模型的训练资料8的方式不唯一。以该滚珠螺杆3来说,可将中国台湾专利公告号i525409所公开的方式结合该滚珠螺杆3的温度量测,并记录在不同的温度值的情况下,该滚珠螺杆3在该作动速度的条件下消耗该数量的润滑油所获得的总作动物理量;然后,进一步计算出在该作动速度的条件下,不同的温度值所分别对应的温度系数。

接着,在步骤s23,该计算装置2根据所预测出的温度系数、作动物理量与所预测出的总作动物理量,来预测出该总作动次数;其中,

所预测出的总作动次数=所预测出的总作动物理量×所预测出的温度系数÷该作动物理量。

接着,进行步骤s24与步骤s25;此二步骤分别相同于该第一实施例的步骤s13与步骤s14,所以不在此赘述。

此外,如同该第一实施例,通过该计算装置2定期地从该工具机1接收作动资讯,并依照时间顺序累加多个时间期间的润滑油消耗率而获得一个累加润滑油消耗率,并判断该累加润滑油消耗率是否大于该预定的上限值,该第二实施例能被用来判断该传动机械组件11已经消耗完毕该数量的润滑油而需要再被注入润滑油的时点。

此外,要特别说明的是,虽然相较于该第一实施例,本第二实施例需额外设置该温度感测器7,但因为考虑了该传动机械组件11作动时温度的影响,所以对该润滑油消耗率的估计较为精准。相较于中国台湾专利公告号i525409,该温度感测器7的硬体成本也低于振动感测器的硬体成本;此外,本第二实施例所需耗费的计算量也较低。

综上所述,本发明侦测传动机械组件的润滑油消耗率方法,通过利用该第一预测模型来预测出对应该传动机械组件的作动速度的该总作动物理量,并利用该第二预测模型来预测出对应该传动机械组件的温度值的该温度系数,并根据该作动物理量、所预测出的总作动物理量及所预测出的温度系数来预测出该总作动次数,且根据该工具机的作动资讯计算出该传动机械组件在该时间期间内的作动次数,能计算出在该时间期间内该传动机械组件的润滑油消耗率,并进一步计算出该传动机械组件需被再注入润滑油的时点,所以确实能达成本发明的目的。

以上所述者,仅为本发明的实施例而已,当不能以此限定本发明实施的范围,即凡依本发明权利要求书及说明书内容所作的简单的等效变化与修饰,皆仍属本发明的范围。

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