數(shù)控機床智能故障診斷技術(shù)研究

劉瑞已

(湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙 410208)

0 引言

我國的數(shù)控機床作為一種高技術(shù)精度、尖端的機械設(shè)備，廣泛應(yīng)用于許多企業(yè)的關(guān)鍵機械零件的加工中。但是，如果不及時發(fā)現(xiàn)機械存在的故障，就可能直接導(dǎo)致關(guān)鍵工件全部報廢，威脅到操作人員的人身安全，降低中小企業(yè)的實際生產(chǎn)效率，進而增加中小企業(yè)的實際生產(chǎn)成本。因此，對數(shù)控機床機械智能故障檢測診斷等新技術(shù)的深入研究以及應(yīng)用開發(fā)，不僅對推動我國數(shù)控機床的各項核心技術(shù)研究和新領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義，還對裝備制造業(yè)的發(fā)展有很大的幫助。

1 數(shù)控機床常見的故障

1.1 斷路故障問題

斷路元件的故障是目前數(shù)控機床常見的各種電氣安全故障之一。這種斷路元件故障的具體形成原因主要包括接觸器上的接觸面因長時間的點火燃燒而出現(xiàn)嚴重的過氧化、電器接線不夠可靠或者電器元件發(fā)生燒壞等問題，導(dǎo)致出現(xiàn)斷路故障[1]。如果一臺好的數(shù)控機床在實際運行過程中，沒有及時發(fā)現(xiàn)存在的工作故障，那么可根據(jù)一臺數(shù)控機床的實際元件工作情況，初步判斷故障是否為數(shù)控機床元件在實際工作運行中的斷路故障。在工作中建議用萬用表、電阻器、調(diào)壓器等各種專業(yè)機床斷路故障檢測設(shè)備，對一臺數(shù)控機床電器的元件進行機床斷路故障檢測，從而可以初步判斷斷路故障的原因。

具體的操作方法主要是：用無阻線路上的電阻器軟件自動檢查電路系統(tǒng)，判斷整個電路系統(tǒng)的電源是否完全自動斷開。同時，參考國際有關(guān)無阻電路設(shè)計工作原理以及流程圖，根據(jù)實際需要計算測量整個線路系統(tǒng)的電阻值，采用一個電路分段進行電阻測量的電路計算操作方法，準確定位斷路故障位置。此外，短路也是一種判斷是否為斷路故障的方法。通過短路檢測，可以檢測機床故障的各個區(qū)段的電阻值是否正常。如果短路檢測后該段機床內(nèi)部故障完全消除，則該段為機床故障觸發(fā)點。如果機床故障仍繼續(xù)存在，則該段需要進一步檢測，直至找到機床故障的確切位置。

1.2 開關(guān)與控制器故障問題

如果觸點發(fā)生燒壞，將導(dǎo)致整個數(shù)控機床電氣系統(tǒng)的數(shù)控開關(guān)與多個控制器接觸不良，從而直接導(dǎo)致多個控制器的功能同時失效，對整個數(shù)控機床的正常運行產(chǎn)生很大的影響。為了有效解決這個技術(shù)問題，就需要考慮選擇一個設(shè)備能同時承受大容量負載的數(shù)控開關(guān)。根據(jù)目前的機床實踐經(jīng)驗，電路技術(shù)故障的發(fā)生概率與設(shè)備使用這種繼電器的設(shè)備數(shù)量是相關(guān)的，特別是已經(jīng)維修過的機械部件以及不經(jīng)常進行維修的機械部件，很容易發(fā)生這種電氣技術(shù)故障。這種類型的電氣技術(shù)故障大多數(shù)都是由于企業(yè)缺乏相關(guān)專業(yè)的電氣技術(shù)人員，導(dǎo)致設(shè)備操作中的電氣隱患不能及時被發(fā)現(xiàn)、消除。一旦設(shè)備發(fā)生這種電氣故障，就可能會對整個數(shù)控機床的運行產(chǎn)生很大的影響[2]。

2 智能故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀

當(dāng)前，數(shù)控機床的智能故障分析診斷主要面臨以下幾個問題：機床故障的診斷位置不明顯，不易及時發(fā)現(xiàn)，容易發(fā)生誤診；機床的加工生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，故障診斷信息分析獲取比較復(fù)雜，操作人員發(fā)生智能故障的誤判概率高；目前對數(shù)控機床智能故障分析診斷的技術(shù)認識尚不全面。而根據(jù)國內(nèi)外故障研究發(fā)展現(xiàn)狀，數(shù)控機床的智能故障分析診斷技術(shù)的應(yīng)用研究主要包括以下4個方面：(1)機床智能故障診斷系統(tǒng)方法的應(yīng)用研究；(2)智能診斷系統(tǒng)管理體系智能結(jié)構(gòu)化研究；(3)診斷系統(tǒng)智能集成管理技術(shù)化研究；(4)智能故障診斷機理與機床故障診斷模型化研究。

2.1 智能化的診斷分析方法

2.1.1 故障樹分析法

故障處理樹的系統(tǒng)分析法主要是從機床整體到局部，逐步分析和準確排除各種可能引起各類機床系統(tǒng)故障的主要因素。利用故障樹系統(tǒng)分析可以檢查機床系統(tǒng)軟硬件上的故障和一些人為因素，也可以檢查單個不同部件故障所引起的機床系統(tǒng)故障，同時分析兩個或多個不同部件故障引起的機床系統(tǒng)故障的主要原因。該方法是一種綜合性地考慮機床系統(tǒng)故障發(fā)生原因的技術(shù)分析方法，缺點主要是系統(tǒng)故障發(fā)生的機理不明確，構(gòu)建系統(tǒng)故障分析樹的部件冗余樹復(fù)雜，比較適合于常規(guī)部件故障樹的診斷，無法及時發(fā)現(xiàn)個別特殊部件故障。

2.1.2 單一功能監(jiān)測法

單一功能的機床故障信號監(jiān)測是通過整個機床故障傳感器，直接檢測采集整個機床各主要功能部件在日常運行以及維護數(shù)據(jù)信息中的管理信號，如整個機床的工作溫度、功率、聲音、激光發(fā)射和振動等，建立相應(yīng)的機床故障數(shù)學(xué)特征信號處理模型，對模型數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)邏輯分析，提取并處理整個機床出現(xiàn)故障時的主要特征信號，這樣可以幫助用戶判斷整個機床的內(nèi)部環(huán)境是否真正存在故障以及整個機床主要故障的具體位置。其主要優(yōu)點是通過機床傳感器，容易直接檢測機床外部環(huán)境的各種外力干擾；缺點是通過機床接收器采集整個特征處理信號復(fù)雜且不完整，信號模型采集的特征處理方法工作效率不高，容易對機床的主要部件故障特征信號模型發(fā)生誤判，或機床故障發(fā)生后未能及時發(fā)現(xiàn)。

2.1.3 模式識別與訓(xùn)練模型的應(yīng)用

模式識別與訓(xùn)練樣本模型的主要應(yīng)用范圍是指通過建立一套廣泛的數(shù)控機床實驗故障測試樣本的模型數(shù)據(jù)庫，并利用目前已知的各種數(shù)控機床實驗故障樣本，建立機床神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持機和向量機等訓(xùn)練模型，并充分利用它們的功能，快速準確地判斷數(shù)控機床測試是否存在實驗故障。但是，該訓(xùn)練方法的主要缺點之一是不能對數(shù)控機床的實驗故障樣本位置數(shù)據(jù)進行準確判斷[3]。同時，由于數(shù)控機床設(shè)備制造成本高，且機床測試實驗樣本模型建立困難，不能同時收集大量的測試樣本數(shù)，并對模型數(shù)據(jù)進行識別訓(xùn)練。

2.2 診斷系統(tǒng)的架構(gòu)研究

診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)主要分為在線集中式和分布式兩種實現(xiàn)形式。一是采用在線實時智能診斷與離線精密智能診斷相結(jié)合的一種模塊化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。目前，設(shè)備遠程網(wǎng)絡(luò)故障智能診斷的基礎(chǔ)研究大致包括以下幾個方面：基于Web的智能網(wǎng)絡(luò)故障智能診斷網(wǎng)絡(luò)知識庫以及基于智能網(wǎng)絡(luò)分析與故障診斷網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)研究，其主要領(lǐng)域包括基于Web的網(wǎng)絡(luò)智能故障診斷應(yīng)用分析系統(tǒng)、基于典型案例的專家系統(tǒng)等；基于圖形化編程語言的遠程監(jiān)控軟件研究、專家咨詢環(huán)境研究。

2.3 診斷系統(tǒng)的集成技術(shù)研究

目前，數(shù)控機床智能故障診斷系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)集成信息技術(shù)主要體現(xiàn)在以下4個方面：(1)過程信息的集成，即機床故障分析診斷解決過程，在各個環(huán)節(jié)的信息集成；(2)故障分析診斷解決方法的信息集成，聯(lián)合機床的應(yīng)用診斷系統(tǒng)，即集成多種機床的智能故障診斷解決方法，集成多種機床故障分析診斷模型、故障分析診斷過程推理分析策略或診斷方法；(3)基礎(chǔ)信息表達集成，即對不同的故障診斷過程數(shù)據(jù)、診斷基礎(chǔ)知識及其應(yīng)用相應(yīng)的信息表達方法信息進行合理、綜合的分析應(yīng)用；(4)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)化信息集成，即信息共享集成(從現(xiàn)場機床故障檢測診斷分析到遠程機床故障分析診斷的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和信息資源)。

2.4 數(shù)控機床故障機理及故障模型研究分析

通過高效的診斷方法，最能反映具體數(shù)控機床的關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)(靜態(tài))和實際運行系統(tǒng)狀態(tài)(或動態(tài))，其主要特征診斷量或故障診斷量的知識，并據(jù)此建立相應(yīng)的動態(tài)故障診斷模型。目前相關(guān)技術(shù)研究重點一般集中在以下3個方面：(1)深入研究反映數(shù)控機床具體關(guān)鍵部件的動態(tài)故障模型診斷，如解析器、刀具等。相應(yīng)的故障診斷技術(shù)方法主要包括信號傳感器診斷技術(shù)、信號監(jiān)測處理與信息分析診斷技術(shù)和多媒體傳感器融合診斷技術(shù)。(2)通過一定的信號監(jiān)測和分析診斷模型，可以實現(xiàn)故障狀態(tài)的特征判斷和相關(guān)故障狀態(tài)預(yù)測；根據(jù)故障診斷預(yù)測對象的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和診斷功能，結(jié)合不同故障狀態(tài)特征和診斷現(xiàn)象以及相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业墓收蠣顟B(tài)診斷實踐經(jīng)驗，采用基于系統(tǒng)模型的診斷方法，設(shè)計構(gòu)建一套故障狀態(tài)診斷系統(tǒng)技術(shù)知識庫。(3)從整個設(shè)備制造生產(chǎn)過程的角度出發(fā)，關(guān)注故障狀態(tài)變化的形成原因及與診斷結(jié)果之間的相互關(guān)系，建立一套相關(guān)的故障仿真診斷模型，如pepetri網(wǎng)、有向圖仿真模型等。

3 數(shù)控機床智能故障診斷技術(shù)研究存在的問題

國內(nèi)外學(xué)者在數(shù)控機床故障診斷方面付出了大量的時間，目的就是可以在這個行業(yè)中取得顯著的成果。雖然目前依舊有提升的空間，但是智能故障分析診斷行業(yè)一直在不斷進步。

3.1 缺乏相關(guān)的知識表示和獲取的研究

知識庫中的知識十分多變，并且其結(jié)構(gòu)也非常復(fù)雜，知識獲取途徑各異，容易產(chǎn)生知識孤島，需要對診斷知識進行正確表示和獲取。

3.2 故障診斷系統(tǒng)的推理策略不夠靈活

現(xiàn)階段最常用的故障診斷系統(tǒng)是根據(jù)以往的案例進行，其診斷方式過于簡單，應(yīng)該根據(jù)實際故障問題和現(xiàn)象制定推理機制。

3.3 缺少統(tǒng)一的平臺

遠程診斷系統(tǒng)對于故障診斷有著非常明顯的幫助，但是想要讓遠程診斷系統(tǒng)切實落實到數(shù)控機床的故障診斷中，需要建設(shè)統(tǒng)一的系統(tǒng)平臺。

3.4 缺少合理的集成架構(gòu)

集成化診斷思想還不成熟，故障診斷體系的通用型智能化與實施方法研究還沒有形成明確的研究目標。面對故障問題沒有完善的故障信號處理方法，現(xiàn)階段的研究僅限于對設(shè)備某一局部用某種方式實現(xiàn)，缺乏使用的故障信號處理方法。

4 數(shù)控機床在智能故障分析診斷技術(shù)研究中的應(yīng)用

基于國內(nèi)外有關(guān)數(shù)控機床的研究，本文在智能系統(tǒng)故障分析診斷系統(tǒng)技術(shù)的創(chuàng)新研究發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對我國數(shù)控機床智能故障分析診斷技術(shù)的未來研究方向進行了一定的分析預(yù)測，主要包括以下幾個方面。

智能故障分析診斷系統(tǒng)采用一種新的知識語言表示與信息獲取解決方法，如將各種知識電子工程理論中的系統(tǒng)本體知識概念，重新引入數(shù)控機床系統(tǒng)故障的分析診斷領(lǐng)域，為診斷系統(tǒng)之間的交互操作以及應(yīng)用提供良好的理論基礎(chǔ)；分布式、網(wǎng)絡(luò)化一直是智能故障診斷技術(shù)發(fā)展的大方向[4]。近年來，智能故障診斷系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已從橫向集中式的網(wǎng)絡(luò)，發(fā)展轉(zhuǎn)變到分布式和縱向網(wǎng)絡(luò)化。而基于Web的多臺數(shù)控機床智能故障分析診斷系統(tǒng)，能夠大大地提高自身的應(yīng)用性能，能夠使其成為未來的發(fā)展趨勢。為了提高機床智能故障分析診斷系統(tǒng)的功能可持續(xù)擴展性以及系統(tǒng)可持續(xù)重構(gòu)性，采用一套智能故障分析診斷的信息分層處理模型，可以形成一套分布式的智能故障信息采集和數(shù)據(jù)處理模式，逐步將其集成起來，形成一套全局性的故障分析診斷系統(tǒng)。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯決策、多媒體傳感器技術(shù)融合等，這些在智能故障診斷中的應(yīng)用尤為普遍。未來將在此基礎(chǔ)上開展綜合診斷技術(shù)的研究，從而為我國數(shù)控機床的智能故障檢測診斷理論技術(shù)研究打下堅實的基礎(chǔ)。

5 結(jié)語

數(shù)字控制機床是一種具有程序控制系統(tǒng)的自動化機床。隨著社會發(fā)展腳步的加快，數(shù)控機床在機械制造業(yè)中的地位越來越高。數(shù)控機床故障診斷及維護是機床調(diào)試和使用過程中的重要組成。對此本文重點總結(jié)了數(shù)控機床智能故障修復(fù)診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀和國內(nèi)數(shù)控機床智能故障修復(fù)診斷的技術(shù)特點，發(fā)現(xiàn)了一些可能存在的技術(shù)問題，展望了未來國內(nèi)數(shù)控機床故障智能系統(tǒng)修復(fù)診斷領(lǐng)域的研究工作重點和發(fā)展方向。