基于B/S 架構(gòu)的機(jī)床主軸遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

馮龍?jiān)?/p>

（200093 上海市 上海理工工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院）

0 引言

數(shù)控機(jī)床在機(jī)加工行業(yè)的應(yīng)用已非常普遍[1-2]，主軸作為數(shù)控機(jī)床的核心部件之一，它的健康穩(wěn)定運(yùn)行直接影響整個(gè)機(jī)床的加工質(zhì)量和生產(chǎn)效率，也間接影響機(jī)床的使用壽命，所以在數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)下對(duì)主軸實(shí)施在線(xiàn)監(jiān)測(cè)有重要意義。

實(shí)際加工過(guò)程中，機(jī)床主軸發(fā)生故障的主要部件及原因包括主軸的軸承損傷、換刀機(jī)構(gòu)失效等[3]。針對(duì)主軸發(fā)生故障的原因的探究，GMN 主軸公司專(zhuān)門(mén)做了一項(xiàng)調(diào)查，對(duì)231 個(gè)主軸系統(tǒng)故障統(tǒng)計(jì)顯示，近40%的機(jī)床主軸發(fā)生故障是滾動(dòng)軸承損傷失效引起的，軸承失效是主軸發(fā)生故障的最大因素[4]，對(duì)于主軸軸承的性能監(jiān)測(cè)和健康評(píng)估受到越來(lái)越廣泛的研究和關(guān)注。機(jī)床主軸的軸承損傷失效會(huì)引發(fā)主軸系統(tǒng)的受迫振動(dòng)，進(jìn)而影響主軸加工精度和使用壽命[5]。對(duì)主軸軸承性能監(jiān)測(cè)的研究主要是采集振動(dòng)、聲波等運(yùn)行時(shí)的信號(hào)，并基于當(dāng)下信號(hào)處理方法，提取時(shí)域和頻域特征，評(píng)估診斷。小波分析、EMD 分解等方法已被深度研究并得到成熟運(yùn)用[6-7]。在國(guó)內(nèi)，西安交通大學(xué)的陳雪峰[8]等通過(guò)采集機(jī)床主軸的箱體振動(dòng)信號(hào)，將振動(dòng)原始信號(hào)經(jīng)過(guò)奇異值分解和S 變換等過(guò)程，成功得到了主軸軸承外圈損傷失效特征。在國(guó)外，韓國(guó)光州科學(xué)技術(shù)院的LAW[9]等設(shè)計(jì)了一種基于希爾伯特-黃變換和小波包分解的主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法；2013年德國(guó)西門(mén)子公司的LIAO[5]等通過(guò)實(shí)驗(yàn)探究了大量主軸故障，并對(duì)主軸的可靠性和壽命進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)，進(jìn)一步豐富了主軸故障的分析案例[10]；法國(guó)南特大學(xué)的CASTELBAJA[11]等構(gòu)造了主軸的軸承噪聲指標(biāo)(Spindle bearing noise)，用于主軸軸承磨損等分布式損傷的評(píng)價(jià)與檢測(cè)。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)控機(jī)床的主軸健康評(píng)估是一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域，相關(guān)監(jiān)測(cè)和評(píng)估方法研究也越來(lái)越深入[12]。目前對(duì)主軸健康狀況評(píng)估的主要方式是通過(guò)采集主軸運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)原始信號(hào)，并對(duì)振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域和頻域上進(jìn)行處理，提取出振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域和頻域上對(duì)應(yīng)的特征量，根據(jù)特征量分析振動(dòng)狀態(tài)特征情況，獲得有效的機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)信息[13]。國(guó)內(nèi)外大批學(xué)者投入到振動(dòng)信號(hào)特征提取的研究，并且取得了豐碩的研究成果[14]。在監(jiān)測(cè)數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)加工狀態(tài)下的健康狀況，除了通過(guò)在主軸上安裝振動(dòng)傳感器，對(duì)主軸的振動(dòng)狀況進(jìn)行分析外，還可以采集主軸運(yùn)行狀態(tài)下的溫度、聲發(fā)射、切削力、轉(zhuǎn)矩、功率、電流等信號(hào)，與振動(dòng)特征量綜合評(píng)估主軸的健康狀況以及性能，實(shí)現(xiàn)主軸部件的失效診斷、功能失效判斷以及加工能力的評(píng)估[15]，而對(duì)主軸的遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的案例較少，相應(yīng)對(duì)主軸的遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)也沒(méi)有完整的解決方案。本文設(shè)計(jì)了一套完整的針對(duì)主軸健康的遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并驗(yàn)證其有效性。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)組成架構(gòu)

本數(shù)控機(jī)床主軸遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu)，主要包括邊緣層硬件網(wǎng)關(guān)和采集程序、網(wǎng)絡(luò)層的MQTT 數(shù)據(jù)傳輸、遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)后端應(yīng)用平臺(tái)和前端網(wǎng)頁(yè)展示等幾個(gè)模塊。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)示意圖Fig.1 System architecture diagram

應(yīng)用層的機(jī)床主軸遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)平臺(tái)是針對(duì)機(jī)加工領(lǐng)域機(jī)床主軸加工時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和故障監(jiān)測(cè)所研發(fā)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障報(bào)警反饋平臺(tái)。隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和傳感技術(shù)的迅猛發(fā)展和高度融合，連接人、設(shè)備、物料、客戶(hù)等生產(chǎn)資料數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)管理平臺(tái)極大地提高了工業(yè)化生產(chǎn)的效率和質(zhì)量水平。研發(fā)整個(gè)平臺(tái)的目的是遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)機(jī)床主軸的運(yùn)行是否正常，或主軸發(fā)生故障時(shí)能及時(shí)給機(jī)床管理人員響應(yīng)報(bào)警并給出故障原因及維修指導(dǎo)，相比傳統(tǒng)模式下發(fā)現(xiàn)及解決主軸故障問(wèn)題的手段有顯著優(yōu)勢(shì)。

網(wǎng)絡(luò)層MQTT 協(xié)議是一種輕量級(jí)、使用簡(jiǎn)單、安全開(kāi)放和容易實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用，包括受限的環(huán)境中，如設(shè)備與設(shè)備（M2M）通信和物聯(lián)網(wǎng)（IOT）；在通過(guò)衛(wèi)星鏈路通信傳感器、間歇撥號(hào)的醫(yī)療設(shè)備、智能家居及一些小型化設(shè)備中已被廣泛使用[16]。MQTT 數(shù)據(jù)傳輸主要用于將邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)清洗后的結(jié)果實(shí)時(shí)推送至遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)，并為應(yīng)用層機(jī)床主軸遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)基于json 格式傳送，所占帶寬較小，便于復(fù)雜數(shù)據(jù)的解析。

邊緣層網(wǎng)關(guān)是部署在網(wǎng)絡(luò)中邊緣側(cè)的協(xié)議轉(zhuǎn)換器，其主要作用是實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床主軸運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)信號(hào)采集、實(shí)時(shí)計(jì)算處理，為數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程發(fā)送提供硬件支持。其內(nèi)嵌了NI 數(shù)據(jù)采集板卡、4G 和WLAN 通信網(wǎng)卡、用于邊緣計(jì)算的inter 酷睿i3 處理器等，支持連接振動(dòng)、功率、位移、電流、溫度等工業(yè)級(jí)傳感器，比如奇石樂(lè)系列振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、聲發(fā)射傳感器等，并支持為傳感器提供24 V 直流電源。邊緣采集程序基于LabVIEW 環(huán)境開(kāi)發(fā)，具備振動(dòng)信號(hào)計(jì)算處理，智能判別主軸健康狀態(tài)，MQTT 客戶(hù)端推送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)功能。

1.2 系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制

本套主軸遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu)，邊緣層采集主軸實(shí)時(shí)振動(dòng)信息并處理，將結(jié)果推送至MQTT 服務(wù)器，Web 平臺(tái)后端訂閱實(shí)時(shí)振動(dòng)結(jié)果，并將結(jié)果通過(guò)HTTP 協(xié)議通信傳給前端頁(yè)面用于展示監(jiān)測(cè)，處理結(jié)果運(yùn)行流程如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)運(yùn)行流程圖Fig.2 System operation flow chart

2 遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集處理和推送

邊緣層實(shí)時(shí)采集處理和推送主軸振動(dòng)信號(hào)是整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，系統(tǒng)硬件選用EPCBS270 嵌入式邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，并搭載NI 采集板卡，采用奇石樂(lè)三向振動(dòng)傳感器采集主軸相互垂直的3個(gè)方向振動(dòng)信息。邊緣層程序基于LabVIEW 環(huán)境設(shè)計(jì)，其功能包含三通道振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)采集功能、振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)處理功能和基于MQTT 客戶(hù)端的結(jié)果推送功能。如圖3 所示，基于LabVIEW 中的DAQmax 數(shù)據(jù)采集驅(qū)動(dòng)模塊，采用多通道連續(xù)采樣以實(shí)現(xiàn)對(duì)主軸的3 個(gè)方向振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)采集。

圖3 振動(dòng)數(shù)據(jù)采集程序框圖Fig.3 Program block diagram of vibration data acquisition

對(duì)采集到的原始振動(dòng)信號(hào)提取時(shí)域特征量和頻域特征量，考慮到監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性，這一環(huán)節(jié)宜選用快速且可靠的算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，對(duì)振動(dòng)信號(hào)的極值、方差、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和利用FFT 算法獲得的實(shí)時(shí)頻譜進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。圖4 為振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)處理的程序框圖。

圖4 振動(dòng)數(shù)據(jù)提取時(shí)頻特征量程序框圖Fig.4 Program block diagram of extracting time frequency characteristic quantity from vibration data

網(wǎng)絡(luò)層MQTT 是一個(gè)基于客戶(hù)端-服務(wù)器的消息發(fā)布/訂閱的傳輸協(xié)議?；贚abVIEW 的MQTT 客戶(hù)端模塊，連接遠(yuǎn)程MQTT 服務(wù)器，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗和計(jì)算處理，結(jié)果數(shù)據(jù)推送至遠(yuǎn)程MQTT 服務(wù)器。MQTT 支持百萬(wàn)級(jí)別并發(fā)場(chǎng)景，在監(jiān)測(cè)多主軸場(chǎng)景下，對(duì)每個(gè)主軸的監(jiān)測(cè)指標(biāo)推送不同主題的消息到MQTT 服務(wù)器，以供Web 平臺(tái)訂閱查看相關(guān)機(jī)床主軸的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)。

2.2 基于Vue+Django 框架的Web 前后端分離應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)

為保證Web 平臺(tái)高擴(kuò)展、高可用，且滿(mǎn)足高并發(fā)場(chǎng)景，平臺(tái)采用當(dāng)下流行的前后端分離模式開(kāi)發(fā)，基于Python 的Django 框架構(gòu)建Web 后端應(yīng)用，并基于ES6 的Vue 框架構(gòu)建前端頁(yè)面。平臺(tái)分為3個(gè)模塊，分別為主軸在線(xiàn)監(jiān)測(cè)模塊、主軸信息維護(hù)模塊和主軸性能統(tǒng)計(jì)和評(píng)估模塊，具體功能模塊設(shè)計(jì)如圖5 所示。

圖5 Web 系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)圖Fig.5 Web system design architecture

后端應(yīng)用平臺(tái)基于Python 環(huán)境開(kāi)發(fā)，依賴(lài)paho.mqtt.client 工具類(lèi)向MQTT 服務(wù)器訂閱需查看的主軸實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的消息主題，并通過(guò)http 協(xié)議將消息結(jié)果傳輸給前端瀏覽器。同時(shí)，通過(guò)編寫(xiě)運(yùn)行訂閱全部主軸實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的Python 程序，基于pymysql 依賴(lài)將每個(gè)主軸的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)存入MYSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，用于對(duì)主軸的歷史狀態(tài)統(tǒng)計(jì)和評(píng)估主軸綜合性能。程序?qū)崿F(xiàn)了訂閱MQTT 指定主題的消息、解析主軸振動(dòng)實(shí)時(shí)特征量結(jié)果、連接MYSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、主軸振動(dòng)實(shí)時(shí)特征量結(jié)果更新到數(shù)據(jù)庫(kù)等功能操作。

3 主軸遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能測(cè)試

3.1 主軸振動(dòng)信號(hào)采集功能測(cè)試

系統(tǒng)接入了一臺(tái)i5 數(shù)控銑床，并對(duì)其主軸進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)采集和處理。圖6 為i5 數(shù)控銑床主軸振動(dòng)信號(hào)和位移信號(hào)采集現(xiàn)場(chǎng)圖。

圖6 主軸振動(dòng)信號(hào)采集現(xiàn)場(chǎng)圖Fig.6 Field diagram of spindle vibration signal acquisition

奇石樂(lè)三向振動(dòng)傳感器置于i5 數(shù)控銑床主軸端蓋處，傳感器采集振動(dòng)的X 方向?yàn)橹鬏S的軸向，即上下方向，Y 方向?yàn)橹鬏S的左右方向，Z 方向?yàn)橹鬏S的前后方向。測(cè)試中，通過(guò)采集主軸在500～20 000 r/min 的不同轉(zhuǎn)速下的3 個(gè)方向振動(dòng)原始信號(hào)，經(jīng)過(guò)濾波，去除混雜的噪聲信號(hào)，實(shí)時(shí)處理的到振動(dòng)信號(hào)在主軸不同轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)極差、標(biāo)準(zhǔn)差等能反映振動(dòng)強(qiáng)弱的時(shí)域特征量。

圖7 為主軸的3 個(gè)方向在各轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差折線(xiàn)圖。從圖7 可直觀得出2 個(gè)結(jié)論：（1）Y方向振動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差在所有主軸轉(zhuǎn)速下都明顯大于其它2 個(gè)方向的值，X 和Z 方向振動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差值十分接近，這說(shuō)明i5 銑床主軸運(yùn)行時(shí)，Y 方向即主軸的左右方向振動(dòng)強(qiáng)度較大，X 和Z 方向振動(dòng)強(qiáng)度稍弱；（2）i5銑床主軸工作轉(zhuǎn)速在17 000 r/min左右時(shí)，3 個(gè)方向的振動(dòng)強(qiáng)度都有不同程度的增大。這些信息能為監(jiān)測(cè)和評(píng)估不同工況下的主軸振動(dòng)情況及加工性能提供有效的依據(jù)。

圖7 主軸振動(dòng)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差圖Fig.7 Standard deviation diagram of spindle vibration online monitoring

3.2 主軸在線(xiàn)監(jiān)測(cè)模塊

如圖8 所示，網(wǎng)頁(yè)中在線(xiàn)監(jiān)測(cè)i5 銑床主軸，分別針對(duì)主軸的的振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差、電流、溫度、功率4 種信號(hào)。每個(gè)監(jiān)測(cè)圖表中都可以設(shè)置信號(hào)正常時(shí)的上限值和下限值。信號(hào)正常時(shí)會(huì)顯示綠色；當(dāng)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)信號(hào)大于正常信號(hào)的上限時(shí)，超出上限的區(qū)域會(huì)顯示紅色；當(dāng)實(shí)時(shí)信號(hào)低于正常信號(hào)的下限值時(shí)，低于下限的區(qū)域會(huì)顯示黃色，同時(shí)會(huì)發(fā)出報(bào)警，提醒機(jī)床操作者和管理者主軸異常。

圖8 主軸遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)圖Fig.8 Remote online monitoring chart of spindle

這一設(shè)計(jì)大大降低了車(chē)間工人的勞動(dòng)強(qiáng)度，甚至可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人化工廠。經(jīng)驗(yàn)豐富的工人只需遠(yuǎn)程打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，即可實(shí)時(shí)觀察機(jī)床主軸的運(yùn)行情況，了解加工過(guò)程狀態(tài)。

3.3 主軸信息維護(hù)模塊

主軸信息維護(hù)模塊如圖9 所示。可以添加、查看并修改機(jī)床主軸的一些基本信息，如主軸名稱(chēng)、型號(hào)、資產(chǎn)編號(hào)、制造商、所屬車(chē)間、是否已保養(yǎng)和有關(guān)主軸的財(cái)務(wù)信息等等。機(jī)床使用單位可以輕松便捷地管理所有機(jī)床主軸信息，為以后對(duì)主軸的維護(hù)保養(yǎng)、升級(jí)及報(bào)廢提供信息支持。

圖9 主軸信息維護(hù)模塊Fig.9 Spindle information maintenance module

4 結(jié)論

本文介紹了機(jī)床主軸遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)、工作原理和功能模塊。邊緣層基于LabVIEW 編程，實(shí)時(shí)采集并處理主軸的振動(dòng)數(shù)據(jù)，得到用于監(jiān)測(cè)時(shí)域和頻域的特征量，借助物聯(lián)網(wǎng)的MQTT 協(xié)議推送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)到遠(yuǎn)程服務(wù)器；遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu)，基于Vue+Django 框架，采用前后端分離模式開(kāi)發(fā)，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行的耦合性低，后期功能擴(kuò)展性能強(qiáng)，支持高并發(fā)場(chǎng)景。系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中，能夠有效監(jiān)測(cè)主軸加工狀態(tài)下的主軸軸承損傷失效、刀具失效、切削功率不足等主軸異常加工情況，并能夠?qū)崟r(shí)發(fā)出報(bào)警，提醒維護(hù)人員及時(shí)處理。該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可降低企業(yè)對(duì)機(jī)床的維護(hù)成本，提高機(jī)床使用壽命。