數(shù)控系統(tǒng)可靠性測試試驗數(shù)據(jù)的周期識別

高連生 高山峰

(①北京航空航天大學(xué)機械工程及自動化學(xué)院，北京100191;②北京航空航天大學(xué)機械工程及自動化學(xué)院CNC-SRT實驗室，北京100191)

數(shù)控系統(tǒng)作為數(shù)控機床的重要組成部分，其可靠性直接關(guān)系到數(shù)控機床整機的可靠性水平［1］。對數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行可靠性測試可以通過讓其運行數(shù)控代碼來實現(xiàn)。測試數(shù)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)獲取其實際運行的試驗數(shù)據(jù)是數(shù)控系統(tǒng)可靠性測試的重要內(nèi)容。數(shù)控代碼記錄了數(shù)控加工的一切必要信息:工件的加工工藝順序，運動軌跡與方位，工藝參數(shù)(轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量和切削速度)以及輔助功能(換刀、變速和切削液開啟等)［2］。數(shù)控系統(tǒng)的運行過程就是數(shù)控代碼的執(zhí)行過程。本可靠性試驗采取無替換定時截尾的可靠性試驗統(tǒng)計方案，即各個數(shù)控系統(tǒng)在無故障不需要停機的情況下一直在同一個NC程序的驅(qū)動下按照NC程序的周期運行。同時可靠性試驗的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)也在馬不停蹄地按照預(yù)定的采集周期采集數(shù)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。因此隨著試驗的進(jìn)行產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，是盲目的。例如對于某一天某一時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，并不知道這段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)與一個NC程序運行周期的關(guān)系，不知道該從何時開始對數(shù)據(jù)的分析才合適，所以在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時是盲目的。只有從大量數(shù)據(jù)中找到了某一個完整的運行周期的數(shù)據(jù)，以這個周期為參照進(jìn)行數(shù)據(jù)分析才是合適的。所以期望按照數(shù)控系統(tǒng)所運行的數(shù)控程序的周期一個周期一個周期的對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所以很有必要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行周期識別。數(shù)控系統(tǒng)是在數(shù)控程序的驅(qū)動下運行的，所以周期識別依照的肯定是其運行的數(shù)控程序。通過對數(shù)控程序進(jìn)行解析，提取其中的主軸和各個伺服進(jìn)給軸一個程序運行周期的運行狀態(tài)來作為周期識別的參照，找到試驗數(shù)據(jù)中的某個周期。找到了某個周期可以從這個周期開始對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，可以得出每個周期中測試信號的特征。

周期識別其實就是通過建立合理的模型，然后提取一個周期的特征獲得相應(yīng)的特征參數(shù)的過程。石油大學(xué)的張來斌［3］等人在“柴油機缸蓋周期性振動信號的自相關(guān)周期識別”中，利用拓展的周期信號自相關(guān)函數(shù)，實現(xiàn)了柴油機缸蓋振動信號類周期的識別和主要振動波形的提取。沈陽航空工業(yè)學(xué)院的盧艷軍［4］在“數(shù)控機床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究”中，利用小波分析等信號處理技術(shù)和模式識別技術(shù)對數(shù)控機床的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出了監(jiān)測信號的特征。中南大學(xué)的羅永順［5］在“數(shù)控機床故障信號分析與特征提取”中使用Kalman濾波算法濾除了干擾振動信號;應(yīng)用Laplace小波相關(guān)濾波法提取齒輪和軸承故障參數(shù);并運用這兩種濾波方法對機床主軸的振動信號進(jìn)行濾波及故障特征的提取。因此在數(shù)控系統(tǒng)可靠性試驗數(shù)據(jù)處理時可以借鑒相關(guān)信號處理技術(shù)和模式識別技術(shù)實現(xiàn)周期信號的自動識別。

1 周期信號的概念

一般周期信號定義為:對于信號x(n)，若有x(n+kN)=x(n)，k和N均為正整數(shù)，則稱x(n)為周期信號［3］。即以一個時間間隔為周期，周而復(fù)始地出現(xiàn)性質(zhì)相同的信號的現(xiàn)象。時間間隔稱為周期，具有這種性質(zhì)的信號稱為周期信號。這一概念里，信號的性質(zhì)相似有兩點含義:①信號的時域指標(biāo)相同;②信號的頻域分布特性相同［3］。

2 數(shù)控系統(tǒng)可靠性試驗數(shù)據(jù)的周期性

數(shù)控系統(tǒng)是由輸入其內(nèi)部的數(shù)控代碼驅(qū)動來完成高速、高精度的加工的。數(shù)控系統(tǒng)的運行過程就是數(shù)控程序的執(zhí)行過程。數(shù)控系統(tǒng)可靠性試驗數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集的是數(shù)控系統(tǒng)運行數(shù)控程序的結(jié)果。由于該可靠性試驗選擇了無替換定時截尾的統(tǒng)計方案，試驗過程中數(shù)控系統(tǒng)始終在一個數(shù)控程序的驅(qū)動下運行，因此數(shù)控系統(tǒng)的運行結(jié)果是有周期性的，即數(shù)控程序的每一個運行周期為一個周期。例如主軸在兩個運行循環(huán)的時域圖形如圖1所示。從圖中也可以看出時域波形呈現(xiàn)一定的周期性。周期就是數(shù)控程序的運行周期。

3 數(shù)控系統(tǒng)可靠性試驗數(shù)據(jù)的特征提取及周期識別

3.1 數(shù)控系統(tǒng)可靠性試驗數(shù)據(jù)的特征提取

3.1.1 試驗數(shù)據(jù)的特征表示

根據(jù)數(shù)控程序的解析結(jié)果可以得到數(shù)控程序一個運行周期各個測試信號的狀態(tài)。在一段數(shù)控程序的運行過程中，用二進(jìn)制數(shù)的0和1來分別表示主軸和各個伺服進(jìn)給軸的旋轉(zhuǎn)或位移狀態(tài)，旋轉(zhuǎn)的狀態(tài)記為1，不轉(zhuǎn)的狀態(tài)記為0，同理，在某個方向上有位移的情況記為1，沒位移記為0。利用速度位移公式可以得出主軸和各個進(jìn)給軸一個程序周期的時域狀態(tài)，例如圖1所示。

可靠性試驗采用1s的數(shù)據(jù)采集周期，即數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)每隔1s采集一次測試信號的二進(jìn)制狀態(tài)1或0，因此采集的信號是一個一個離散的點。對于所采集的信號可以用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)SigItem來表示，該結(jié)構(gòu)表示的信號狀態(tài)是離散的。SigItem的結(jié)構(gòu)為:

{

double time;//采集信號的時間點——時間間隔為采集周期(1 s)

int ncp;//NCPower信號的值

int ncr;//NCReady信號

int power;//24VPower信號

int spr;//主軸使能信號

intspon;//主軸旋轉(zhuǎn)信號

intXon，Yon，Zon;//X，Y，Z軸的位移信號

……//其他信號

}

而在一個NC程序的運行周期中對于某個測試信號可以用如下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)StatusAndTimeKept來表示其特征，用該結(jié)構(gòu)表示的信號狀態(tài)是連續(xù)的。Status-AndTimeKept的結(jié)構(gòu)為:

{

intstatusValue;//信號狀態(tài)值(1或0)

doublestartTime;//該狀態(tài)的起始時間

double timeKept;//該狀態(tài)的維持時間

}

3.1.2 試驗數(shù)據(jù)的特征提取

可靠性試驗采集的信號是離散的點，同時受采集系統(tǒng)性能、繼電器性能或者數(shù)控系統(tǒng)本身插補性能及精度等各方面的影響，其中還可能存在干擾信號。

因此對于測試信號的特征提取就是對測試信號進(jìn)行進(jìn)一步的加工處理從大量的信號中尋找噪聲，將噪聲信號處理成合理的信號，在提高信號信噪比的同時根據(jù)信號狀態(tài)的變化將離散的信號連續(xù)化并提取信號的特征參數(shù)。這里的特征參數(shù)就是前面所說的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)StatusAndTimeKept包括信號的狀態(tài)、該狀態(tài)的起始時間及維持該狀態(tài)的時間長度。因此對于信號的特征提取可以分為3個步驟:(1)信號的連續(xù)化;(2)信號去噪;(3)信號特征提取。

(1)信號的連續(xù)化

在信號的處理過程中，可以根據(jù)信號狀態(tài)的變化，將一個個離散的信號進(jìn)行連續(xù)化，即將SigItem分別表示成StatusAndTimeKept結(jié)構(gòu)，之后根據(jù)各個信號狀態(tài)持續(xù)時間的長短來確定噪聲。

信號的連續(xù)化首先開辟一個StatusAndTimeKept結(jié)構(gòu)，然后對各個時間點的信號狀態(tài)進(jìn)行判斷，如果下一個時間點的信號狀態(tài)與上一個時間點的信號狀態(tài)相同則只計入一次狀態(tài)而把信號的持續(xù)時間累加，如果下一個時間點的信號狀態(tài)與上一個時間點的信號狀態(tài)不同，那么需要重新開辟一個StatusAndTimeKept結(jié)構(gòu)，然后再重復(fù)進(jìn)行上述判斷直到指定的結(jié)束時間。這樣，就把一個個離散的時間點信號連續(xù)化了。

(2)信號去噪

在對測試信號進(jìn)行分析后，可以得出對于噪聲信號可定義為夾雜在合理信號中的持續(xù)時間很短的信號，并且該段信號兩端的信號狀態(tài)應(yīng)該是相同的。至于短到什么程度，需要給出一個適當(dāng)?shù)谋壤?信噪比)。對于信號的降噪，首先要確定信號的噪聲，然后才能根據(jù)信號的變化過程，對其進(jìn)行處理。在上面已經(jīng)進(jìn)行了信號的連續(xù)化，那么對于信號噪聲的尋找就簡單了。例如圖2的信號狀態(tài)變化過程表示成Status-AndTimeKept的結(jié)構(gòu)為:

(1，0.0，200.0)，(0，200.0，160.0)，(1，360.0，10.0)，(0，370.0，180.0)，(1，550.0，200.0)，(0，750.0，15.0)，(1，765.0，160.0)，(0，925.0，40.0)

把該結(jié)構(gòu)的第3個參數(shù):信號狀態(tài)的維持時間與給定的去噪標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，如果某一時間段小于這個標(biāo)準(zhǔn)，并且該段信號前后的信號的狀態(tài)相同且維持時間較長，就認(rèn)為該處信號是一個噪聲，然后再根據(jù)該信號前后信號的狀態(tài)將該信號處理成合理的狀態(tài)。例如上述信號變化過程，假設(shè)去噪時的信號維持時間標(biāo)準(zhǔn)為20 s，那么在逐步比較中可以得出第3個時間段10.0 s和第6個15.0 s都小于去噪標(biāo)準(zhǔn)，并且與前后較長時間段的信號狀態(tài)相反，則判定這兩處為噪聲信號。找到噪聲信號后，根據(jù)噪聲前后信號的狀態(tài)，將噪聲信號的狀態(tài)改為與其狀態(tài)相同的信號，將噪聲信號的持續(xù)時間以及它后面信號的持續(xù)時間分別都累加到噪聲信號前面的信號維持時間上，以此類推，然后再表示成原來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。圖2信號去噪后如圖3所示。表示成StatusAndTimeKept的結(jié)構(gòu)為:

(1，0.0，200.0)，(0，200.0，350.0)，(1，550.0，375.0)，(0，925.0，40.0)

(3)信號特征提取

信號的特征提取就是將信號連續(xù)化及去噪后的結(jié)果累加，表示成前面所說的連續(xù)的StatusAndTimeKept的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后提取它的特征參數(shù)。

3.2 周期識別

因為試驗數(shù)據(jù)的周期性是靠數(shù)控程序運行的周期性來保證的，因此試驗數(shù)據(jù)的周期識別需要以數(shù)控程序?qū)y試信號的解析結(jié)果作為基準(zhǔn)來完成。所以，為了以數(shù)控程序的解析結(jié)果作為基準(zhǔn)去識別試驗數(shù)據(jù)的周期，在對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪的同時需要對數(shù)控程序的解析結(jié)果進(jìn)行相同標(biāo)準(zhǔn)的去噪處理，并將其結(jié)果表示成與Status And Time Kept結(jié)構(gòu)類似的Standard Status And Time Kept結(jié)構(gòu)，然后再以去噪后的數(shù)控程序的周期為標(biāo)準(zhǔn)去在大量的試驗數(shù)據(jù)中尋找試驗數(shù)據(jù)的周期。

StandardStatusAndTimeKept的結(jié)構(gòu)為

{

intstatusValue;//信號狀態(tài)值(1或0)

double timeGap;//該狀態(tài)的維持時間

}

StatusAndTimeKept結(jié)構(gòu)中保留狀態(tài)起始時間StartTime這個屬性是為了以后尋找故障時間。

周期識別就是將標(biāo)準(zhǔn)的StandardStatusAndTimeKept信號數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)在大量的試驗數(shù)據(jù)StatusAnd-TimeKept中尋找與該結(jié)構(gòu)各個參數(shù)值相差在一定誤差范圍內(nèi)，并且各參數(shù)的順序與標(biāo)準(zhǔn)順序一致的一個周期。例如，圖4a表示某信號一個周期的變化情況，圖4b是隨機地從大量試驗數(shù)據(jù)中截取的該信號的測試結(jié)果。從圖4中可以看出試驗數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)程序運行周期的關(guān)系。圖4b中的部分才是大量試驗數(shù)據(jù)中的一個標(biāo)準(zhǔn)的周期。該部分前面和后面分別是另外的周期。所以在周期識別中不僅要考察信號的狀態(tài)是否與標(biāo)準(zhǔn)周期一致，同時要考察信號的持續(xù)時間與標(biāo)準(zhǔn)周期的接近程度，還需要考察這兩個參數(shù)為整體構(gòu)成的結(jié)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)周期信號結(jié)構(gòu)之間的先后順序才能找到正確的周期。

周期識別算法的具體思路是:首先進(jìn)行信號狀態(tài)的匹配檢查:對試驗信號的狀態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)信號的狀態(tài)進(jìn)行匹配，如果兩信號狀態(tài)相同接著進(jìn)行信號持續(xù)時間的誤差匹配檢查，如果持續(xù)時間在誤差范圍內(nèi)，把信號狀態(tài)和信號狀態(tài)持續(xù)時間作為一個整體，考察信號狀態(tài)變化的順序性，直到最后返回一個周期起點的下標(biāo)位置。

4 結(jié)語

試驗數(shù)據(jù)是可靠性試驗最寶貴的資源。隨著試驗的進(jìn)行，試驗數(shù)據(jù)是逐步累加并且有周期性的。然而由于該課題的性質(zhì)，導(dǎo)致對于任意時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)卻無法確定其與周期的關(guān)系。本文從數(shù)控系統(tǒng)所運行的數(shù)控程序的周期性入手來對大量的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行周期識別，給出了相關(guān)算法的思想，該方法有利于實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的智能和自動化。試驗數(shù)據(jù)周期識別的實現(xiàn)為進(jìn)一步分析數(shù)控系統(tǒng)的各個測試信號以及數(shù)控系統(tǒng)運行故障奠定了基礎(chǔ)。

［1］韓興國.數(shù)控機床運行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究［J］.裝備制造技術(shù)，2012(6):245-247.

［2］胡榮強，蘇義鑫.數(shù)控機床NC代碼的解釋與執(zhí)行［J］.計算機應(yīng)用研究，1996(2):79-80.

［3］張來斌，潘興德等.柴油機缸蓋周期性振動信號的自相關(guān)周期識別［J］.石油大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，1999，23(6):57-58，72.

［4］盧艷軍.數(shù)控機床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究［J］.制造業(yè)自動化，2008，30(8):34-36.

［5］羅永順.數(shù)控機床故障信號分析與特征提?。跠］.長沙:中南大學(xué)，2007.