机床润滑剂制备工艺PLC控制系统的设计

2017-08-16 14:51朱志豪陈再良
制造业自动化 2017年6期
关键词:液位计柱塞泵润滑剂

朱志豪,李 阳,陈再良

(苏州大学 机电工程学院,苏州 215021)

机床润滑剂制备工艺PLC控制系统的设计

朱志豪,李 阳,陈再良

(苏州大学 机电工程学院,苏州 215021)

为了满足现今机床润滑剂制备的工艺要求,针对其主要工艺流程,研发出一套新一代生产设备,设计了以PLC为控制器,硬件电路为主体,集编程、液位监测,传感器为一体的自动控制系统。介绍了设备的主要工艺流程,控制系统的设计、安装及调试过程。设备运行结果证明,该设备投入生产后,效率提高了120%,精度高并且性能稳定。

润滑剂制备;PLC;自动控制

0 引言

润滑剂的生产属于化工类行业,可以应用于机床加工、汽车机械等行业,能够降低摩擦副的摩擦阻力,减缓其磨损,还能够起到冷却、清洗和防止污染等作用[1]。

润滑剂的制备是依靠不等量融合工艺进行生产的。传统的生产工序分为加料、放料、反应和储存,加料过程是整个制备过程的关键。在升级改造之前,加料过程只能够依赖人工进行加料。加料液位的准确性和进料的时间点精确度都较低,直接影响了成品的质量。工人在人工加料的同时不可避免的会接触原料和带入杂质,不仅影响了精度,也会造成一定的人身损伤[2,3]。

针对传统加工工序所存在的问题,文章提出了一种新型的以PLC为控制器的润滑剂加料控制系统,并对其控制方案、安装和调试过程进行了详细讨论。该系统提升了加料容器的性能,实现了加料步的自动化,并在原有工序维持不变的情况下,提高了设备的精度和制备过程的稳定性,实现了润滑剂的循环制备,满足了多量化生产的需求。同时也保障了生产过程中的人员安全。

1 润滑剂加料、清洗工艺流程

原始方案如图1(a)所示,按顺序手工向进料器A、B、C、D中依次加料,通过进料器进入反应塔反应,反应完毕后手动打开开关阀,成品进入储存器储存。

改进后的方案主要由圆柱式防腐容器(储存器)、电磁阀、离心泵、变量柱塞泵、液位计等组成,如图1(b)所示。三个离心泵按照顺序依次抽取料液,由液位计监测液位是否到达设定值,若到达设定值,离心泵停止工作,进料停止,对应的电磁阀打开,由柱塞泵直接将液料送入反应塔进行反应。反应完成后,总控制电磁阀打开,成品进入储存器储存,该过程循环24次结束[4]。改进后的方案,由于采用液位计进行液位监测,用继电器和PLC混合控制方式实现润滑剂量产制备过程的时间控制和循环控制。因此,系统能够控制加工时的连续精确加料,并监测暂存容器内的物料状态。由变频器控制的变量柱塞泵能够从贮药桶中精确取液,送入圆柱式防腐容器中,并通过液位计进行料位监测。采用了无级调速的柱塞泵,流量可在5~50L/h范围内变化,最高可达50L,充满系数为0.5。实现了加料、清洗工艺流程的智能化。其中,加料工艺通过自动进料取代了传统加工的手动进料。在清洗工艺流程中,若将试剂更改为清洗液,就可对整个设备进行清洗,将制备过程转化为清洗过程,实现了制备与清洗的兼容。

图1 润滑剂制备工艺流程

2 控制系统的设计

2.1 液位值的检测

加工要求液位监测装置要有较强的抗腐蚀性和抗粘附性。为了获取准确的液位值和实现行自动控制,在此选用NL2000射频导纳物位开关,通过对液位值的测量所反馈的电容值进行开关量的控制[5]。NL2000射频导纳物位开关规避了诸如浮球式等液位计易腐蚀粘附的弊端,保障多次测量的液位的稳定性,从而保证了产品的质量。

2.2 PLC的选用及I/O点的分配

由于系统中涉及的输入/输出点不多,小型PLC就能满足加工要求。因此,选取三菱公司的FX1S-20MR-001型PLC实现自动控制。FX1S-20MR-001的输入/输出(I/O)接口为12和8,I/O点的分配如表1所示,润滑剂制备系统的外接电路连接方式如图2所示。

图2 制备系统PLC外部接线图

2.3 梯形图的设计

润滑剂制备过程的工序为:加料→放料→反应→储存→加料,如此循环下去,直至加料过程结束。通过PLC内部的继电器进行时间控制和步序控制,以保证每个工序的顺利运行,整个过程的工序也经过了多次实践,保证了试剂充分的反应时间和成品的质量。循环次数定位24次,确保储存器一次性的收容完成。另外,产品制备循环24次后,需运行清洗流程,去除黏附在容器壁上的试剂,保证下次生产的顺利进行。

表1 PLC输入与输出信息表

图3 加料过程控制流程图

在设计自动加料系统PLC程序时,没有相应的寄存器-接触器控制线路,无法直接从继电器控制电路来演变成相应的PLC程序。因此,我们从控制策略入手,采用功能图设计法,逐步完善每一步的要求[6]。

整个过程分成四个阶段:初始化、进料、放料反应、储存,如此循环下去,直至工作结束。整个过程的工序经过了多次实践,验证了其可行性[7]。在加料过程中,盛放料的三个容器的液位分别由三个液位开关控制,当容器内的液位达到指定值,液位计断开,停止进料,此时所对应的常闭电磁阀打开,物料进入反应塔。由于不能保证哪个容器所加料首先达到设定值,于是在程序中设了一个T0 D200这样一个数据寄存器来寄存数据,当三个电磁全部打开后,柱塞泵向反应塔内注入物料D,数据寄存器T0 D200保证当三个容器全部加料完毕后再进行下面的工作步。其他工作步的时间都是通过每个定时器来准确控制时间的。在工作的过程中,不需要操作人员进行相应的调整。加料过程的控制流程图如图3所示,其控制梯形图如图4所示。

M12、M13、M14为三个离心泵,在M0接通后一直处于加料状态,三个液位都达到指定值后,触发T0上升沿信号,随时间控制三个电磁阀M8、M9、M10依次打开,直到T6(从反应塔到储存器的放料时间)。清洗程序中的T12,也是这个作用。

润滑剂制备结束后,需要对容器进行清洗,清洗过程由系统自动完成。自动清洗过程与加料过程相似,下面说明下自动清洗程序和上述过程的区别:

在M19,也是总控制防腐电磁阀1,所对应的程序步中可以看到缺少常闭的T12,因此加料过程开启之前,总控制防腐电磁阀1仍然处于通电状态,保证液体无法进入储存容器中,不会破坏试剂。清洗后的液体则从另外的管道中排出,区别程序如图6所示。

图4 加料控制梯形图

图5 循环程序

图6 清洗区别程序

3 安装与调试

3.1 液位计的安装调试

考虑到产品本身的要求,防腐容器的高度应与液位计测试棒的高度相吻合。此外,为了便于安装,需要准备电木,宝塔街头等辅助装备,如图7所示。

首先,用电木加工出加料容器的封顶装置,并在中间用丝锥车出相应的螺纹,以便于分体式液位计测量部分的安装。然后,在容器上需要焊接宝塔接头,用来安装进水管。

图7 液位计安装调试图

3.2 电器部分的安装及调试

电气连接和现场布线都应符合国家标准。根据相应的技术要求,完成PLC与相应电器设备的接线以及和相应设备的安装。然后将控制程序写入PLC,并进行放料、反应、储存过程的调试,验证循环过程能否实现。

4 结论

这套制备系统主要有两大优点:

1)高效性。在原来制备润滑剂工艺的基础上,对工艺进行了智能化设计和改良,提升了原材料、和设备的利用率,通过PLC程序中的循环控制,使得生产能够连续,减少了换线时间,提升了制备润滑剂的工作效率。运行结果表明,该设备投入生产后,效率提高了120%。

2)安全性好。在制备相应润滑剂或其他相关产品时,之前的工艺较为粗糙,而原材料本身是具有腐蚀性的,手工制备很容易造成接触伤害。该系统不仅避免了上述伤害,还解决了人工加料影响产品性能的问题。在对生产线进行改进和优化之后,能够满足同类润滑剂产品的安全制备。

[1] 莫云辉,王帅宝,陶德华,等.新型锌锡复合润滑剂及其对钢损伤表面的润滑修复性能[J].南京理工大学学报:自然科学版,2011,34(6):821-826.

[2] 王德岩,徐连芸,常明华.绿色润滑剂的过去, 现在和将来[J].润滑油,2005,20(4):6-11.

[3] 耀华,金属工艺,广林,等.金属加工润滑剂[M].中国石化出版社,1998.

[4] 唐中燕.基于PLC通信网络的物料呼叫系统设计[J].制造业自动化,2011,33(7):54-57.

[5] 张庆玲,李玉昆.基于HMI与PLC的液位监控实验系统设计[J].实验技术与管理,2011,28(6):79-81.

[6] 刘铮.汽包自动上水控制系统方案设计[J].电子测试,2016(Z1):14.

[7] 刘善增.PLC控制系统的可靠性设计[J].工业控制计算机,2004,7:37-40.

Design of PLC control system for machine tool lubricant preparation

ZHU Zhi-hao, LI Yang, CHEN Zai-liang

TH16

:B

1009-0134(2017)06-0027-04

2017-03-10

青海省科技厅资助项目(2014-Z-Y09;2014-GX-219);江苏省科技厅资助项目(BY2016043-02)

朱志豪(1992 -),男,江苏泰州人,硕士研究生,研究方向为机械工程。

猜你喜欢
液位计柱塞泵润滑剂
欧洲润滑剂行业将面临原料可获得性及更严格废油再生指令的挑战
基于HP滤波与ARIMA-GARCH模型的柱塞泵泄漏量预测
干煤粉气化炉激冷室液位计失准分析及优化
某型飞机液压柱塞泵弹簧断裂分析
液位计新旧规程比对分析
加气站LNG柱塞泵空转原因分析及解决方案
2018年北美润滑剂需求情况及2018—2023年预测
美国新型高效绿色铝材润滑剂面市
一种新型船用自闭式液位计的研制
基于改进最小二乘支持向量机的柱塞泵故障诊断模型