程序聚合 软件案例 卷绕机电机测试软件

卷绕机电机测试软件

行业:人工智能、物联网
载体:嵌入式软件
技术:C、Python

业务和功能介绍

1、卷绕机的核心应用场景——其是纺织、电线电缆、薄膜制造、锂电池极片卷绕等行业的关键生产设备,核心功能是将丝线、薄膜、金属箔等原材料“精准卷绕”成卷筒状成品,而电机作为卷绕机的动力核心,其运行参数(转速、扭矩、电流、温度、位置精度等)直接决定卷绕成品的质量、生产效率及设备安全性。
2、从行业痛点来看,传统卷绕机的电机测量与控制方案存在三大核心问题,构成了项目的业务驱动力:
一是**测量精度不足导致成品报废率高**。例如纺织行业卷绕棉纱时,电机转速波动若超过±2r/min,会导致纱线卷绕松紧不均,后续织布时出现断纱;锂电池极片卷绕中,电机扭矩偏差0.5N·m就可能导致极片褶皱,直接造成电池容量衰减或安全隐患。传统方案多依赖分立传感器+模拟电路采集数据,易受车间电磁干扰,测量误差常超过5%,无法满足高精度生产需求。
二是**实时性差导致故障响应滞后**。卷绕机运行时,电机若出现电流突增(如原材料卡顿)或温度超温(如轴承磨损),需在100ms内触发保护机制,否则可能烧毁电机或撕裂原材料。但传统方案多通过人工巡检记录参数,故障发现时往往已造成生产中断,据行业数据统计,此类滞后问题导致的设备停机时间占总生产时间的15%-20%。
三是**数据可视化缺失导致运维效率低**。传统卷绕机无统一数据监控界面,操作人员需在设备本地查看表头数据,无法远程实时追踪多台设备的电机状态;同时,历史数据无存储与分析功能,当出现成品质量波动时,无法回溯电机参数变化,难以定位是设备故障还是工艺参数设置问题,导致问题排查时间长达数小时,严重影响生产连续性。
3、此外,工业4.0与智能制造的行业趋势进一步强化了项目需求。当前各行业均在推进设备数字化改造,要求卷绕机具备“数据联网+智能分析”能
1. 多维度电机参数高精度采集模块
采集参数覆盖:实时采集电机运行的 5 类核心参数,包括:
动态参数:转速(范围 0-3000r/min,测量精度 ±0.1r/min)、扭矩(范围 0-50N・m,精度 ±0.02N・m)、工作电流(范围 0-10A,精度 ±0.5% FS);
状态参数:电机绕组温度(范围 - 20~150℃,精度 ±1℃)、转子位置(针对伺服电机,定位精度 0.01mm,适配锂电池极片卷绕的位置控制需求)。
抗干扰与滤波:采用 “硬件 RC 滤波 + 软件卡尔曼滤波算法”,过滤车间电磁干扰(如变频器、其他电机的电磁辐射),确保数据波动幅度≤0.3%(传统方案波动达 5% 以上),解决纺织、锂电池行业 “参数不准导致成品报废” 的痛点。
采样频率可调:默认采样频率 100Hz(每 10ms 采集 1 次),支持根据场景自定义(如薄膜卷绕需高频采集,设为 200Hz;普通纱线卷绕设为 50Hz),兼顾实时性与控制器资源消耗。
2. 电机实时控制与故障保护模块
闭环控制功能:基于采集的参数实现 PID 闭环调节,例如:
转速闭环:当卷绕材料厚度变化(如纱线卷径增大)导致转速偏移时,100ms 内自动修正电机输出,维持转速稳定(偏差≤±0.2r/min),避免纺织纱线松紧不均;
扭矩闭环:锂电池极片卷绕时,根据极片张力需求动态调整扭矩(如卷绕初期扭矩 0.5N・m,后期随卷径增大增至 2N・m),防止极片褶皱或撕裂。
3、功能联动逻辑(嵌入式与 GUI 协同)
嵌入式软件与电脑 GUI 通过 “实时数据传输 + 指令交互” 实现协同:
数据流向:嵌入式软件采集电机参数→加密传输至 GUI→GUI 解析后可视化展示;
指令流向:GUI 下发参数配置 / 校准指令→嵌入式软件接收并执行→执行结果反馈至 GUI(如 “参数修改成功”);
故障联动:嵌入式软件触发故障→上传报警信号至 GUI→GUI 触发提醒 + 记录日志→运维人员通过 GUI 下达 “故障复位” 指令→嵌入式软件执行复位并反馈状态。
整体功能设计以 “解决行业痛点” 为核心,例如:通过 “高精度采集 + 闭环控制” 解决成品质量问题,通过 “预测性报警 + 远程配置” 提升运维效率,通过 “数据追溯 + MES 对接” 满足智能制造需求,最终实现卷绕机电机管理的 “高精度、高可靠、智能化”。

项目实现

一、项目开发环境与技术栈选型(我负责:嵌入式软件开发)
二、硬件选型与电路设计(嵌入式侧核心支撑)
三、嵌入式软件实现(底层核心功能落地,我负责:参数采集与滤波模块、PID 闭环控制模块)
四、电脑 GUI 实现(上层交互功能落地,我负责:GUI的Python编写)
五、系统联调与测试(确保功能可靠性)
六、项目交付物

示例图片视频


会的有点杂的嵌入式软件工程师
30天前活跃
方向: 后端-C、爬虫/脚本-爬虫/脚本、
交付率:100.00%
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