Analisi e Sviluppo di un sistema di Manutenzione Predittiva per robot cartesiano

La manutenzione predittiva (PdM) è una delle tecnologie abilitanti della futura Industria 4.0. Le fabbriche del futuro, adottano un ambiente altamente automatizzato e interconnesso in cui la rilevazione predittiva dei guasti avrà un ruolo essenziale per garantire operazioni industriali efficienti e affidabili. Grazie alla loro elevata efficienza e al loro costo ridotto, i robot cartesiani (CRs) rappresentano uno dei sistemi di automazione ampiamente utilizzati nell'industria. I loro movimenti e l'efficienza dipendono dal sistema di trasmissione e dal suo degradamento. Tuttavia non molto è stato fatto in termini di PdM per questi robot e pochissimi lavori cercano di affrontare queste problematiche. Per questo robot, diversi tipi di guasti sono attribuibili al sistema di trasmissione. Questo lavoro descrive l'effetto causato dalla degradazione del sistema di trasmissione sull'attuazione elettrica del robot secondo la teoria MCSA (Motor Current Signature Analysis). Questa analisi propone lutilizzo di diversi strumenti, conosciuti già in altre discipline per scopi diversi, per dedurre le caratteristiche della condizione difettosa. Monitorando la corrente del motore del CR, dopo un pre-processing del segnale, verrà accuratamente definito un adeguato indice di guasto con il fine di rilevare lo stato di funzionalità del sistema di trasmissione. I risultati ottenuti sono incoraggianti rispetto alla classica analisi spettrale. Il monitoraggio e l'analisi sono stati estesi allo stato transitorio. Tutti i test di rilevamento dei guasti sono stati effettuati direttamente sull'azionamento elettrico montato su un CR industriale reale.