AI伺服压装定制：力位移曲线与压装质量判定

伺服压装在轴承、衬套、销钉装配中很常见。传统做法只看最终压力或到位开关，遇到压偏、划伤、异物、材料批次差异时，往往到总成测试才暴露。AI定制落地通常分三层：数据采集、特征判定、闭环追溯。 第一，数据采集要稳。压机PLC一般能输出力、位移、时间三路信号，采样率建议不低于1kHz，触发点从压头接触工件开始。编码器分辨率、伺服响应延迟、工装刚度都会影响曲线形态，前期要固定工装和来料批次做基线。 第二，判定模型不必追求复杂。把曲线按等位移分段，提取每段斜率、峰值力、拐点位置、面积和波动方差，再用轻量分类器或阈值加异常检测组合。压装合格曲线通常集中，压偏会提前出现力上升，异物会出现尖峰，缺件则整体能量偏低。模型输出OK/NG和可疑原因，现场只显示结论与曲线对比，避免操作员看不懂。 第三，闭环要接MES。每件产品绑定曲线ID、设备编号、班次和来料批次，NG件自动锁止或分流，参数漂移时提示重新做首件。建议先在一个工位跑两周，收集不少于2000条样本，再决定是否扩展到多机型。AI定制价值不在算法炫技，而在把隐性手感变成可复现的判定标准。