故障診斷技術(shù)在數(shù)控機床主軸診斷中的應用

楊蘭

（常州機電職業(yè)技術(shù)學院機械工程系，江蘇 常州 213164）

數(shù)控機床機械零部件故障，是影響零件加工品質(zhì)、設(shè)備運行狀態(tài)的關(guān)鍵因素，是設(shè)備維修人員及廣大科技工作者著力研究的主要內(nèi)容。

機械故障診斷技術(shù)，在往復機械、旋轉(zhuǎn)機械、軸承、齒輪等設(shè)備和零部件的故障診斷中，應用得非常普遍。尤其是振動診斷方法，也已比較成熟，給企業(yè)帶來了可觀的經(jīng)濟效益。機械故障診斷技術(shù)，在數(shù)控機床故障診斷中的應用也日益廣泛。

數(shù)控機床內(nèi)部結(jié)構(gòu)的某些故障，系統(tǒng)一般不呈現(xiàn)報警信息，診斷故障比較困難。故障的監(jiān)測、識別和預測，可通過對振動、溫度、噪聲等物理量進行測定，將測定結(jié)果與正常值或規(guī)定值進行比較分析，以判斷機械系統(tǒng)的工作狀態(tài)是否正常。如數(shù)控機床的主傳動、進給傳動等，運行過程中會產(chǎn)生振動、噪聲、溫升等異常信息，因此可通過安裝在主軸箱、工作臺某些特征點上的傳感器，測量其振級，位移、速度、加速度及幅頻特征等，達到對故障進行監(jiān)測和診斷的目的。

數(shù)控機床主軸部件，是機床實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)運動的執(zhí)行件，安裝在主軸內(nèi)的工件或刀具實現(xiàn)主切削運動。主傳動系統(tǒng)和主軸部件，一般都設(shè)計成一個主軸箱，主軸組件的回轉(zhuǎn)精度、剛度、抗振性和熱變形，直接影響加工零件的尺寸、位置精度和表面品質(zhì)。

1 CK7815數(shù)控車床主軸故障信號采集

1.1 檢測原理

如圖1所示。

圖1 測試原理框圖

1.2 測點選擇及測量參數(shù)確定

數(shù)控機床運行一段時間后，尤其是某些突發(fā)因素，比如超載、操作失誤、零件磨損等，會引起主軸本體、主軸軸承發(fā)熱，導致主軸旋轉(zhuǎn)精度超過允許值。這時，主軸單元的振動、溫升將會出現(xiàn)異常值。基于此特點，在CK7815數(shù)控車床主軸軸承處布置A、B兩個傳感器，采集信號（如圖2所示）。

圖2 測點選擇及測量參數(shù)確定圖

數(shù)控機床信號采集，主要確定信號采集部位及傳感器的選型與安裝。信號采集部位，主要考慮主軸軸承位對振動信號較敏感，因此在前、后軸承位置安裝傳感器。傳感器類型主要有位移、速度、加速度這3種類型。

由于振動參數(shù)中，加速度參數(shù)對高頻振動（＞1000 Hz）比較敏感，所以選擇加速度傳感器。選用VM9503振動數(shù)據(jù)采集儀，進行數(shù)據(jù)采集。

2 信號分析方法

2.1 時域分析

時域描述——直接觀測到或記錄的信號，一般是以時間為獨立變量的，稱其為時域描述。

信號時域描述，能反映信號幅值隨時間變化的關(guān)系，而不能明顯揭示信號的頻率的組成關(guān)系。

2.2 頻域分析

把振動信號按其頻率、范圍和結(jié)構(gòu)進行分類分析，從而進行故障診斷的方法叫頻率分析。

信號的頻域描述——把信號的時域描述通過適當方法，變成信號的頻域描述，即是以頻率為獨立變量來表示信號，其揭示了各頻率成分幅值所占的比重。

2.3 小波分析

傳統(tǒng)的傅立葉變換，只能對信號在整個時間段上進行分析，是一種全局的變換。因此，在分析實際的時變信號時，具有很大的局限性。小波變換在時域和頻域同時具有良好的局部化特性，是對非平穩(wěn)信號進行時頻分析的理想分析工具。

小波變換之所以可以檢測信號的奇異點，正在于它的“小”.因為用小的波去近似奇異信號，要比正弦波要好得多.

本文采用傳統(tǒng)的頻譜分析法進行故障檢測。

3 數(shù)據(jù)處理

針對所檢測信號，按照圖3所示進行故障診斷。在收集信號時，觀察數(shù)據(jù)采集器所示的dB值。該值越大，說明振動能量越大，故障嚴重，反之故障輕微或不存在。檢測數(shù)據(jù)如表1。

表1 數(shù)控機床主軸A處故障診斷檢測值

近兩年使用振動診斷技術(shù)，對數(shù)控機床主軸系統(tǒng)的機械故障進行了診斷，獲得預期效果。例如通過定期檢測，掌握了機床的磨損劣化情況；通過修理前后的檢測對比，了解修理效果及遺留問題等。筆者認為數(shù)控機床與一般機床相比，機械結(jié)構(gòu)相對簡單，因此若對數(shù)控機床實施故障診斷，正確率較高。

圖3 機械故障診斷過程

4 結(jié)束語

當今數(shù)控機床，正在朝著高速度、高精度化、多功能化、智能化、數(shù)控編程自動化、可靠性最大化、控制系統(tǒng)小型化方向發(fā)展。故障診斷技術(shù)在數(shù)控機床機械故障診斷中等應用，必將有更多、更新、更實用的技術(shù)應運而生，比如小波分析、人工智能、遠程檢測系統(tǒng)等，都將在數(shù)控系統(tǒng)中被不斷嘗試。

[1]李松生，裴翠紅，王永堅.高速精密角接觸球軸承支承特性分析[J].軸承，2001，（2）：11-14.

[2]梅宏斌，吳 雅，師漢民，等.滾動軸承損傷類故障的一種精確診斷模型[J].華中理工大學學報，1992，（20）：177-181.

[3]段晨東，李凌均，何正嘉.第二代小波變換在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應用[J].機械科學與技術(shù)，2004，23（2）：224-226.