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        基于Sugeno模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法

        2013-08-03 01:28:08
        山東工業(yè)技術(shù) 2013年7期
        關(guān)鍵詞:征兆數(shù)控機(jī)床機(jī)床

        孫 宇

        (唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 唐山063000)

        數(shù)控機(jī)床在機(jī)械工業(yè)生產(chǎn)的地位十分重要, 在提高產(chǎn)品質(zhì)量與競爭力, 提高企業(yè)生產(chǎn)效益等方面具有極為重要的作用,屬于機(jī)械工業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營的核心設(shè)備。 一旦數(shù)控機(jī)床出現(xiàn)故障,將會為企業(yè)帶來較大的經(jīng)濟(jì)損失。 為確保數(shù)控機(jī)床運(yùn)行的安全性與可靠性, 就需要對數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,并對出現(xiàn)的故障進(jìn)行診斷。 當(dāng)前,很多數(shù)控機(jī)床故障診斷系統(tǒng)是建立于知識上的, 以數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域操作人員或?qū)I(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)型知識為核心, 通過對數(shù)控機(jī)床故障征兆的描述進(jìn)行推測,從而獲得故障診斷結(jié)果。 這種故障診斷方式具有推理邏輯清、知識表達(dá)直觀等優(yōu)點(diǎn)。 由于機(jī)床故障的描述都是診斷專家的診斷經(jīng)驗(yàn), 其診斷結(jié)果存在著較大隨意性,為此,本文提出基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法,將各種診斷結(jié)果進(jìn)行綜合處理,以提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

        1 基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法

        1985 年,Takagi 與Sugeno 共同提出的一種T-S 模糊模型,后被研究者稱之為“Sugeno 模糊模型”。 Sugeno 模糊模型在本質(zhì)是屬于一種非線性模型,在表達(dá)復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)特性中發(fā)揮著重要作用,于多輸入單輸出與多輸入多輸出綜合系統(tǒng)的辨識與控制中廣泛應(yīng)用。 本文中,在數(shù)控機(jī)床故障診斷中引入Sugeno 模糊模型, 對各個(gè)專家診斷結(jié)果進(jìn)行綜合,針對專家故障診斷中存在的不足進(jìn)行補(bǔ)充,從而進(jìn)一步消除專家診斷的隨意性,提高故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

        Sugeno 模糊模型系統(tǒng),簡稱為T-S 系統(tǒng),在眾多領(lǐng)域內(nèi)獲得廣泛應(yīng)用。針對n 個(gè)輸入單輸出,M 個(gè)模糊規(guī)則數(shù)的T-S系統(tǒng),其模糊規(guī)則可以用如下形式來表述:

        在以上形式中,模糊集合為Fji(i=1,2,…,M;j=1,2,…,n);Cji屬于實(shí)數(shù),系統(tǒng)根據(jù)此規(guī)則,獲得相應(yīng)輸出為yi;x=(x1,x2, …,xn)T,T-S 系統(tǒng)輸出向量為:

        在公式中,∏屬于模糊算子,模糊算子的運(yùn)算一般采取乘積運(yùn)算或取大取小運(yùn)算。 T-S 系統(tǒng)模型的計(jì)算方法較為簡單,在工程化應(yīng)用中容易操作。 但T-S 系統(tǒng)模型還需要進(jìn)一步完善:確定參數(shù)cli(l=0,1,…,n);確定隸屬函數(shù)μFli(xl);T-S 系統(tǒng)模型中M 的模糊規(guī)則數(shù)量,M 的大小, 直接決定著T-S 系統(tǒng)模型的復(fù)雜程度。

        將T-S 系統(tǒng)模型應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床故障診斷中,將故障因素論域與診斷結(jié)果論域作為診斷對應(yīng)的要素。 應(yīng)用T-S 系統(tǒng)模型規(guī)則,將診斷專家的經(jīng)驗(yàn)用如下模糊規(guī)則來表述:

        根據(jù)診斷專家經(jīng)驗(yàn)的模糊規(guī)則, 按照T-S 系統(tǒng)模型,將以上模糊規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)閱屋敵瞿:?guī)則,其形式如下:

        其中,故障因素論域的模糊集合屬于Fli;數(shù)控機(jī)床發(fā)生故障時(shí),其故障征兆表現(xiàn)為x1,x2,…,xn;μFli(xj)屬于數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障xj對故障因素模糊集合Fli隸屬度;μFli(xj)隸屬度是屬于第i 個(gè)診斷專家判斷評定結(jié)果的模糊值;yi指的是第i 個(gè)專家以數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障征兆表現(xiàn)所作出的故障判斷結(jié)論;診斷結(jié)論論域的模糊結(jié)合為Gi1、Gi2;μGi(yi)屬于數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷結(jié)論模糊集合Gi的隸屬度, 這個(gè)隸屬度,也是數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷結(jié)果的置信度, 其結(jié)果是由第i個(gè)診斷專家進(jìn)行診斷的結(jié)果。

        為提高數(shù)控機(jī)床故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性,在進(jìn)行數(shù)控機(jī)床故障診斷時(shí),需要多名診斷專家進(jìn)行故障診斷。 根據(jù)每個(gè)專家診斷故障的前提與診斷結(jié)論,可以用T-S 系統(tǒng)模糊診斷規(guī)則來表述; 如進(jìn)行數(shù)控機(jī)床故障診斷的專家個(gè)數(shù)為M,就其診斷規(guī)則為M 個(gè);將診斷專家i 進(jìn)行故障診斷的知識規(guī)則用模糊診斷規(guī)則R(i)來表示。 將每個(gè)參與設(shè)備故障診斷的專家權(quán)威性設(shè)為相等, 則將可以所有專家診斷結(jié)果的綜合,視為數(shù)控機(jī)床設(shè)備發(fā)生故障的真正原因。

        可以將診斷專家知識的綜合M 視為包含著M 個(gè)模糊規(guī)則的多輸入多輸出系統(tǒng),也就可以采取基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法進(jìn)行綜合處理,Sugeno 模糊模型的總輸出則是綜合M 條模糊規(guī)則的診斷結(jié)論。

        在應(yīng)用Sugeno 模糊模型于模糊控制的工程中,其模糊集合的隸屬函數(shù)一般會取梯形、三角形或其他指數(shù)型,如針對專家經(jīng)驗(yàn)表示的征兆模糊數(shù),包括設(shè)備振動幅度、噪音強(qiáng)度等,其模糊集合的隸屬函數(shù)取為梯形函數(shù),如下圖1:

        圖1 專家經(jīng)驗(yàn)表示的征兆模糊數(shù)梯形隸屬函數(shù)示意圖

        2 基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法的實(shí)際應(yīng)用

        數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障征兆表現(xiàn)為可以用以下征兆模糊數(shù)進(jìn)行表示:

        Rule-1{

        If 主軸規(guī)律性跳動 強(qiáng)度x1is F11

        And 軸心在某一方向振動 明顯x2is F21

        And 振動頻率為主軸運(yùn)動頻率的倍頻 準(zhǔn)確x3is F31

        Then 主軸軸承故障 可能性很大y is G1

        應(yīng)用模糊推理規(guī)則,將以上規(guī)則形式轉(zhuǎn)變?yōu)橐韵滦问剑?/p>

        在數(shù)控機(jī)床征兆表現(xiàn)中,有些是較為直接的,如加工波紋,有些需要通過采集信號來發(fā)現(xiàn),如數(shù)控機(jī)床自由測點(diǎn)振動警告等。

        在某數(shù)控機(jī)床車削加工直徑為125mm、長為80mm 的短軸類零件時(shí),主軸轉(zhuǎn)速為720r/min。 工作人員發(fā)現(xiàn),在加工過程中,床身出現(xiàn)較大強(qiáng)度振動,并伴隨異常噪音。 通過對機(jī)械設(shè)備信號頻譜及特征參數(shù)進(jìn)行分析后,三名診斷專家對機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行診斷,分別對工件加工表面出現(xiàn)波紋、刀架水平振動信號高頻比例較大、刀架垂直方向超過危險(xiǎn)值、刀架系統(tǒng)剛度下降、 機(jī)床切削參數(shù)不合理的可能性進(jìn)行了確定,應(yīng)用Sugeno 模糊模型,如下表:

        4(x4) μG1(y1) μG1(y1)1 90 85 80 90 90 65 210070100—7090 3808589—6585 i μF1(x1) μFi2(x2) μFi3(x3) μFi

        通過對診斷專家模糊診斷結(jié)果的綜合處理, 發(fā)現(xiàn)機(jī)床出現(xiàn)故障1 的可能性為74.8;出現(xiàn)故障2 的可能性是80,說明機(jī)床刀架系統(tǒng)剛度下降的可能性為80, 機(jī)床切削參數(shù)不合理的可能性為75。 說明引起機(jī)床故障的主要因素為刀架系統(tǒng)剛度下降,通過改進(jìn)裝夾方式,增加刀架剛度,機(jī)床加工工件順利完成。 證明了Sugeno 模糊模型故障診斷的準(zhǔn)確性。

        3 結(jié)語

        數(shù)控機(jī)床屬于工業(yè)生產(chǎn)中十分關(guān)鍵的設(shè)備,其運(yùn)行的穩(wěn)定性與安全性直接影響著機(jī)械產(chǎn)品加工的質(zhì)量與效率。 在數(shù)控機(jī)床應(yīng)用過程中,容易出現(xiàn)一些問題,為此需要進(jìn)行設(shè)備故障診斷。本文提出基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法,能夠?qū)Ω鱾€(gè)專家診斷結(jié)果進(jìn)行模糊綜合處理,減少專家故障診斷的隨意性,提高設(shè)備故障診斷的精確性。 通過實(shí)際案例應(yīng)用證明,基于Sugeno 模糊模型的數(shù)控機(jī)床故障診斷法具備良好的精度,為企業(yè)獲得了良好的經(jīng)濟(jì)效益。

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