自动化自动化公司系统调试实习生实习报告

自动化自动化公司系统调试实习生实习报告一、摘要2023年6月5日至2023年8月3日，我在一家自动化公司担任系统调试实习生。核心工作成果包括完成5套工业机器人自动化产线的调试，使产线产能提升12%，其中3套产线故障率降低至0.5%以下。应用Python脚本自动化生成50份测试报告，效率提升300%。通过运用MATLAB/Simulink对10个控制算法进行仿真优化，将系统响应时间缩短至0.1秒。提炼出模块化调试流程，包含数据采集、异常检测、参数校准三个闭环步骤，可复用于同类项目。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的自动化控制理论用到实际项目里，了解工业自动化系统的调试流程。实习单位是做智能制造解决方案的，主要业务是工业机器人和自动化产线的集成与调试。我负责的具体工作就是跟着资深工程师一起，给客户那边调试自动化产线。前期主要是学习他们的系统架构，比如西门子840D数控系统、发那科机器人控制器这些。后来独立负责调试5条产线，每条产线都有十几个工位，涉及机械臂抓取、视觉识别、传送带协同这些。6月12号到6月18号，我第一个项目是调试一条汽车零部件装配线。产线刚落地，电气连接基本完成，但气路和控制系统还没对好。遇到的第一个坎是气路泄漏，定位花了3天，最后发现是气源过滤器的密封圈老化。学到了要用压力传感器实时监测气压，而不是光靠人工听声音。第二个问题是机器人动作干涉，实际运行时发那科640的TCP参数设置跟仿真环境差太多。花了两天时间，在调试软件里采集了20组实际运行数据，用MATLAB做了拟合优化，把动作节拍从2.3秒降到了1.8秒。7月5号开始接手一条电子组装线，客户要求日产量要达到12000件。产线里有3个AGV智能小车负责物料转运，但实际调试时发现小车导航算法的PID参数不合适，导致频繁碰撞。跟导师讨论后，决定用卡尔曼滤波算法优化位置估计，花了5天重新标定激光雷达，最终把碰撞次数从每天平均12次降到2次以内。8月1号到8月10号，我主导了最后3条产线的调试，重点是数据采集和远程监控系统的搭建。用Python写了一个监控脚本，能自动生成运行报告，原本需要2小时的手动统计现在10分钟就搞定。产线产能从原来的85%提升到97%，客户那边挺满意的。过程里最头疼的是调试软件界面不统一，西门子TIAPortal和发那科ROBOGUIDE操作逻辑差太多。有时候一个简单的IO信号配置，在西门子里5分钟搞定，在发那科得花15分钟找对应菜单。导师教我用思维导图梳理不同平台的操作差异，后来效率确实高点。实习最后阶段，我总结了调试的标准化流程：先通电气原理图，再测传感器信号，然后做单元测试，最后整体联调。这个方法后来用在最后一条产线调试时，3天就完成，比之前平均7天的周期快不少。虽然整体还行，但感觉单位培训机制有点问题。比如PLC编程课就光讲理论，实际项目里用的西门子S71200和TIAPortal的高级功能，学校没怎么教。另外，我的岗位本该接触更多运动控制算法，但实际分配的任务偏硬件调试多一些，跟我的专业方向不太匹配。如果单位能提供更系统的自动化控制培训，比如增加运动学仿真或者视觉系统标定的实操课，应该会更有帮助。三、总结与体会这8周，从2023年6月5号到8月3号，在自动化公司的经历，让我对课本里的那些控制理论、传感器原理有了实打实的认识。以前觉得PID参数整定就是套公式，现在明白调试一个实际的工业系统，要考虑的太多了，比如机械摩擦、环境温湿度、甚至工人的操作习惯。看到自己调试的那5条产线，产能从85%提升到97%，故障率控制在0.5%以下，心里确实挺有成就感的。这种成就感不是做作业对答案，而是看到自己动手解决的问题，真真切切转化为了生产力的感觉。实习最大的价值，就是让我发现了自己知识体系的短板。比如运动控制那块，学校教的FANUC和ABB运动学模型，跟实际项目里用的插补算法、速度优化还有差距。导师说的对，学校教的是基础方法论，具体技术都得在工作中不断积累。这让我明确了后续要重点深化PLC编程，尤其是西门子TIAPortal的高级功能，打算下学期就报个相关的线上课程。还有那个Python脚本自动生成报告的事，效率提升300%，说明把编程能力用到实际场景里，能带来巨大的价值。这让我更坚定了以后往自动化集成工程师的方向发展，这个岗位需要懂硬件、懂软件，还得会点编程，挺有挑战的。看着产线上的AGV小车、视觉识别系统精准地运转，我感受到这个行业正朝着更智能、更柔性的方向发展。客户现在要求的不光是自动化，还要能快速切换产品，这就对系统的自适应能力和远程监控提出了更高要求。我实习最后做的那个远程监控平台，虽然简单，但让我体会到物联网技术跟自动化结合的重要性。后续打算关注工业互联网和边缘计算这些方向，感觉是未来的大趋势。这段经历也让我心态上有了变化。以前做实验，数据不符就觉得是设备问题，现在明白很多情况是系统复杂性的体现，需要耐心分析。比如调试那台机器人时，TCP参数反复调整，每次运行结果都微乎其微地变，那种情况下就得沉得住气，一步步排除。这种抗压能力和责任感，是学校里很难完全模拟出来的。虽然过程中有迷茫，比如感觉跟专业方向匹配度不高，但后来通过主动承担更多编程相关的工作，找到了自己的定位。现在回头看，这段实习最大的收获不是掌握了多少技术，而是学会了如何从实践中学习，如何把压力转化为动力。这对我未来的学习和职业发展，肯定是有帮助的。四、致谢感谢实习单位提供的平台，让我有机会把书本知识用到实际项