[发明专利]点焊枪的加压性能劣化判定方法有效
| 申请号: | 200810131916.5 | 申请日: | 2008-06-27 |
| 公开(公告)号: | CN101339097A | 公开(公告)日: | 2009-01-07 |
| 发明(设计)人: | 青木俊道;高桥广光 | 申请(专利权)人: | 发那科株式会社 |
| 主分类号: | G01M19/00 | 分类号: | G01M19/00;G01N3/00;G01N19/02;B23K11/11;B23K11/31 |
| 代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 | 代理人: | 许静 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 焊枪 加压 性能 判定 方法 | ||
1.一种点焊枪(16)的加压性能劣化判定方法,所述点焊枪(16)具有通过伺服电动机(12)的驱动力来移动的可动侧电极头(14b)以及与该可动侧电极头(14b)相对的固定侧电极头(14a),在所述可动侧电极头(14b)与所述固定侧电极头(14a)之间对被焊接部件(11)加压的状态下进行焊接,该点焊枪的加压性能劣化判定方法的特征在于,
具有以下步骤:
在所述可动侧电极头(14b)正常动作,以规定的加压力对所述被焊接部件(11)加压的情况下,取得使所述可动侧电极头(14b)不与所述被焊接部件(11)接触地以规定的动作模式使所述可动侧电极头(14b)直线移动时反映所述伺服电动机(12)的动作状态的参照数据;
通过对该参照数据进行数据处理来提取判定所述点焊枪(16)的加压性能的劣化时参照的参照特性值;
在所述可动侧电极头(14b)的动作状态变化,不以规定的加压力对所述被焊接部件(11)加压的情况下,也与所述可动侧电极头(14b)正常动作的情况下相同地,取得使所述可动侧电极头(14b)不与所述被焊接部件(11)接触地以所述动作模式使所述可动侧电极头(14b)移动时反映所述伺服电动机(12)的动作状态的诊断对象数据;
对该诊断对象数据进行数据处理来提取为了判定所述点焊枪(16)的加压性能的劣化而提供的诊断对象特性值;以及
根据所述参照特性值和所述诊断对象特性值,判定所述点焊枪(16)的加压性能的劣化。
2.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
所述动作模式是在连续的动作中以各阶段不同的移动速度使所述可动侧电极头(14b)动作的阶梯状的速度指令模式,取得不同的所述移动速度下的所述参照数据以及所述诊断对象数据,通过对各个参照数据进行数据处理来提取所述参照特性值,通过对各个诊断对象数据进行数据处理来提取所述诊断对象特性值。
3.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
所述动作模式是以不同的各个移动速度使所述可动侧电极头(14b)移动的断续的速度指令模式,取得所述各个移动速度下的所述参照数据以及所述诊断对象数据,通过对各个参照数据进行数据处理来提取所述参照特性值,通过对各个诊断对象数据进行数据处理来提取所述诊断对象特性值。
4.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
所述参照数据以及所述诊断对象数据,是从根据驱动所述伺服电动机(12)的电流值和从所述伺服电动机(12)的脉冲编码器得到的速度数据而推定出的推定转矩值、赋予所述伺服电动机(12)的移动指令值与从所述伺服电动机(12)得到的检测位置的误差、赋予所述伺服电动机(12)的转矩指令值以及赋予所述伺服电动机(12)的电流指令值中选择出的数据。
5.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
所述参照特性值以及所述诊断对象特性值,是从移动速度变为等速时测得的所述参照数据或者所述诊断对象数据的最大值、最小值、平均值、作为与该平均值的偏差的偏差值、收敛值、到收敛于该收敛值为止的收敛时间以及所述参照数据以及所述诊断对象数据的变化率中选择出的数据。
6.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
所述参照特性值以及所述诊断对象特性值,是在所述可动侧电极头(14b)开始动作的时刻测得的所述参照数据以及所述诊断对象数据。
7.根据权利要求2所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
对多个所述参照特性值以及多个所述诊断对象特性值进行数据处理来求出最大值、最小值、平均值以及偏差值,将从所述最大值、所述最小值、所述平均值以及所述偏差值中选择出的数据分别作为2次参照特性值以及2次诊断对象特性值,用于所述点焊枪(16)的加压性能的劣化的判定。
8.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
将所述参照特性值或者所述诊断对象特性值显示在输出单元。
9.根据权利要求1所述的点焊枪的加压性能劣化判定方法,其特征在于,
存储所述参照特性值以及所述诊断对象特性值,并通过对所存储的所述参照特性值以及所述诊断对象特性值进行统计处理来预测下次诊断时的诊断对象特性值。
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