王秋鵬

（西安鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 西安 710014）

現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了機械制造業(yè)向著集成化、自動化和智能化方向前進(jìn)。在數(shù)控加工過程中，為了最大限度地保證工件和設(shè)備的狀態(tài)安全以及機床生產(chǎn)率和利用率的提高，運用先進(jìn)的監(jiān)測和故障診斷技術(shù)對運行設(shè)備進(jìn)行管理和維護(hù)，能促進(jìn)數(shù)控機床及整個生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率[1]。

1 數(shù)控加工過程中監(jiān)控與診斷的主要內(nèi)容

加強對制造系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是保證數(shù)控機床高質(zhì)量生產(chǎn)和高效率運行的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)代化的監(jiān)測和故障診斷技術(shù)在對數(shù)控設(shè)備和加工過程進(jìn)行監(jiān)測的基礎(chǔ)上，能準(zhǔn)確判斷出故障的發(fā)生部位、原因以及故障的潛在發(fā)展方向和對數(shù)控設(shè)備造成的影響等，依據(jù)監(jiān)測和診斷設(shè)備提供的這些信息，設(shè)備維修人員就可以采取相應(yīng)措施對數(shù)控機床進(jìn)行檢修。

具體來講，監(jiān)控和診斷的內(nèi)容主要包括以下幾點：第一，狀態(tài)監(jiān)測，監(jiān)測系統(tǒng)不僅能對設(shè)備當(dāng)前的振動、流量、壓力、溫度等一系列參數(shù)進(jìn)行實時地在線監(jiān)測，還能從這些狀態(tài)特征數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的征兆信息，為故障診斷提供有用的參考數(shù)據(jù)；第二，故障診斷，又稱狀態(tài)分析和故障分離，是在對狀態(tài)監(jiān)測所得的征兆信息和參考數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)上找出故障的發(fā)生根源，并準(zhǔn)確判斷出故障等級；第三，控制決策，該項內(nèi)容主要包括對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測以及對故障發(fā)生后所采取的操作技能進(jìn)行最后的決策。當(dāng)前在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用下發(fā)展起來的數(shù)控加工狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)，將數(shù)控機床、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、信號采集設(shè)備、加工檢測和監(jiān)控系統(tǒng)、診斷中心以及服務(wù)器等連接起來，在很大程度上實現(xiàn)了自動化、智能化作業(yè)。

2 數(shù)控加工過程中的狀態(tài)監(jiān)測分析

數(shù)控系統(tǒng)的狀態(tài)表征主要分為連續(xù)狀態(tài)變量和離散狀態(tài)變量這兩種，前者主要包括加工過程測量所得的傳感器信號以及刀具尺寸和測量工件的相關(guān)數(shù)據(jù)；后者主要包括部分開關(guān)傳感器信號和數(shù)字控制信號等。為了實現(xiàn)對數(shù)控加工過程的全面、及時、有效監(jiān)測[2]，必須應(yīng)用數(shù)據(jù)采集和存儲技術(shù)以及信號特征提取技術(shù)。

1）數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)

監(jiān)測和故障診斷技術(shù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時首先要在傳感器的應(yīng)用下將獲取的信息轉(zhuǎn)化為信號，在通過對信號進(jìn)行采樣、編碼、傳輸?shù)纫幌盗胁僮骱?，將最終信息輸送到計算機系統(tǒng)中并由計算機系統(tǒng)對其進(jìn)行分析、處理、存儲和顯示。當(dāng)前應(yīng)用的數(shù)據(jù)傳輸方式主要有3種：第一種是軟件方式，該方式主要應(yīng)用于低速數(shù)據(jù)采集場合，通過應(yīng)用系統(tǒng)提供的時鐘，能在對寄存器進(jìn)行查詢的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對數(shù)控設(shè)備數(shù)據(jù)的采集。第二種是中斷傳輸方式，該方式在使用之前首先需要編寫中斷服務(wù)函數(shù)，板卡在進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換時會產(chǎn)生相應(yīng)的中斷信號，然后采集程序就會運用中斷服務(wù)函數(shù)來對數(shù)控設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。第三種是DMA數(shù)據(jù)傳輸方式，由于該方式采用的是內(nèi)存和采集卡之間的直接傳輸，所以傳輸速度較快，比較適合于對大量數(shù)據(jù)的高速采集[3]。

另外，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)控機床已經(jīng)具備了較為完善的數(shù)控技術(shù)和數(shù)控系統(tǒng)。計算機數(shù)控系統(tǒng)實現(xiàn)了計算機對機床主軸的控制，其主要組成部分就是CNC系統(tǒng)裝置，該裝置分為硬件和軟件兩部分，其運行流程如圖1所示。

圖1 CNC系統(tǒng)組成Fig.1 CNC system

當(dāng)前數(shù)控機床所普遍應(yīng)用的主要是FANUCO數(shù)控系統(tǒng)，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為緊湊內(nèi)部裝置及操作面板都由CPU統(tǒng)一控制。FANUCO數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性的實現(xiàn)主要基于以下兩點：第一，該系統(tǒng)本身就是一種高性能的固定性CNC系統(tǒng)，高速微處理器、半導(dǎo)體存儲器、專用LSI的應(yīng)用極大提高了系統(tǒng)的性價比和可靠性；第二，數(shù)字式交流伺服系統(tǒng)的應(yīng)用，提高了信號采集的精確度。

2）信號特征的提取技術(shù)

對信號的特征提取就是運用信號分析與處理技術(shù)，根據(jù)設(shè)備正常運行下的特征量與當(dāng)前狀態(tài)之間的對應(yīng)關(guān)系，提取出最能反映故障特征的信號，從而實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測。由于數(shù)控設(shè)備發(fā)出的信號都是隨機的，所以傳感器設(shè)備在進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測時所收集的信號中會含有很多不具有判別價值的噪聲信號，為了更好地發(fā)揮傳感器在狀態(tài)識別上的重要作用，必須應(yīng)用信號分析與處理技術(shù)將信號轉(zhuǎn)化為能直接表現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的特征量。換句話說，狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)能否在數(shù)控加工過程中發(fā)揮作用，與有效特征量的提取具有很大關(guān)系。依據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，為了獲取更多的狀態(tài)信息必須盡可能多得提取設(shè)備正常運行和故障運行下的信號特征，必須加強對頻域、時域、時頻域這3個方面的特征量的提取，進(jìn)而最大程度地保證原始特征集的完整性。

3 數(shù)控加工過程中的故障診斷分析

數(shù)控機床故障的發(fā)生不僅會造成生產(chǎn)效率低下，還會在一定程度上損壞數(shù)控設(shè)備。隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)以及信號處理技術(shù)的快速發(fā)展，人們對數(shù)控診斷技術(shù)的重視程度越來越高，當(dāng)前應(yīng)用較為廣泛的故障診斷技術(shù)主要包括遠(yuǎn)程診斷技術(shù)、自我診斷技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)以及專家故障診斷技術(shù)這4種[4]。

1）遠(yuǎn)程診斷技術(shù)

遠(yuǎn)程診斷技術(shù)是依賴于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信技術(shù)發(fā)展起來的，將數(shù)控機床與控制系統(tǒng)相連接，在很大程度上保證了對機床作業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控、遠(yuǎn)程故障診斷的實現(xiàn)。數(shù)控機床的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)通過局域網(wǎng)的設(shè)備診斷服務(wù)器與多個數(shù)控機床相連，該診斷服務(wù)器大都設(shè)置在數(shù)控機床的車間內(nèi)并通過Internet與遠(yuǎn)程診斷中心相連，再加上數(shù)控機床與局域網(wǎng)以以太網(wǎng)口的形式連接在一起，所以基于數(shù)控機床、診斷服務(wù)器、遠(yuǎn)程診斷中心之間的交互性連接，診斷服務(wù)器就實現(xiàn)了對數(shù)控加工過程的運行設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程故障診斷的目的。遠(yuǎn)程診斷技術(shù)的應(yīng)用不僅減少了設(shè)備診斷和檢修所需花費的時間，還極大地減少了診斷與維修的費用。當(dāng)前較為成熟的遠(yuǎn)程診斷技術(shù)主要是SIEMENS數(shù)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)在原有技術(shù)的基礎(chǔ)上，還實現(xiàn)了對數(shù)控設(shè)備的預(yù)防性診斷，極大減少了數(shù)控機床運行過程中對人力、物力、財力的浪費。圖2就是數(shù)控機床遠(yuǎn)程診斷技術(shù)的運行流程圖。

2）自我診斷技術(shù)

自我診斷技術(shù)的運行過程主要是通過對數(shù)控設(shè)備設(shè)置專門的測試碼，將其與檢測系統(tǒng)輸出的校驗碼進(jìn)行比對觀察和分析，這樣就能準(zhǔn)確確定數(shù)控機床發(fā)生故障的具體部位和具體原因。自我診斷技術(shù)的系統(tǒng)開啟后，其硬件系統(tǒng)就會進(jìn)入自我診斷狀態(tài)，在這個過程中如果發(fā)現(xiàn)數(shù)控機床的加工程序或運行過程出現(xiàn)錯誤，該技術(shù)就會通過仔細(xì)診斷判斷出數(shù)控設(shè)備存在的故障并及時發(fā)出警報。隨著現(xiàn)代機械向著數(shù)字化、智能化的快速發(fā)展，自我診斷技術(shù)也將實現(xiàn)簡單診斷向智能化診斷的邁進(jìn)。當(dāng)前的數(shù)控機床在加工過程中大都采用了自我診斷技術(shù)，通過數(shù)控機床系統(tǒng)本身故障信號的發(fā)出，工作人員或設(shè)備檢修人員能根據(jù)這些信號準(zhǔn)確判斷出設(shè)備故障[5]。當(dāng)前自我診斷技術(shù)還對其故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了自我修復(fù)系統(tǒng)上拓展和延伸，當(dāng)數(shù)控加工過程中出現(xiàn)運行故障時，自我診斷和修復(fù)系統(tǒng)會對監(jiān)測出的故障進(jìn)行具體分析，再結(jié)合系統(tǒng)內(nèi)部存儲的相關(guān)的備用模塊，在很大程度上實現(xiàn)了對故障設(shè)備的自我修復(fù)。

3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱ANN，是模仿人腦思維和人的大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)發(fā)展而來的，通過對神經(jīng)元特征進(jìn)行數(shù)字化、抽象化分析進(jìn)而建立起的非線性網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。數(shù)控機床運行過程中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)的應(yīng)用，有賴于對BAM模型、BP算法以及FCM算法的運用。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以人腦思維為基礎(chǔ)，所以該診斷技術(shù)具有記憶、推測、聯(lián)想、容錯等諸多功能，這也為它在數(shù)控機床加工過程中的應(yīng)用拓展了更大的發(fā)展空間。當(dāng)前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)在數(shù)控機床加工過程中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下3方面：第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測功能的運用實現(xiàn)了對故障診斷的動態(tài)性預(yù)測，第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別功能的運用的實現(xiàn)了對故障診斷分門別類地診斷，第三，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識處理功能的運用使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了專家故障診斷的優(yōu)勢，有效推進(jìn)了數(shù)控機床故障診斷技術(shù)的向前推進(jìn)。

圖2 數(shù)控機床遠(yuǎn)程診斷技術(shù)運行流程圖Fig.2 CNC machine running flow chart of the remote diagnosis technology

4）專家故障診斷技術(shù)

專家故障診斷技術(shù)是一種人工智能診斷系統(tǒng)，以相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識和推理方法來解決具體的數(shù)控機床加工過程中出現(xiàn)的故障問題，其實質(zhì)是一種人工智能應(yīng)用下的計算機程序。該技術(shù)由知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、解釋程序和知識獲取程序這五部分構(gòu)成，其中知識庫和推理機是該技術(shù)的核心組成部分，知識庫主要用于存儲專業(yè)知識，進(jìn)行專業(yè)知識構(gòu)建必須在數(shù)控機床領(lǐng)域工程師和專家的參與下，將專家知識和經(jīng)驗存入知識庫中并以此來為數(shù)控機床提供診斷依據(jù)；推理機主要是根據(jù)知識庫的相關(guān)知識來解決數(shù)控機床加工過程中出現(xiàn)的實際問題。專家故障診斷技術(shù)的應(yīng)用較為簡單，工作人員只需將已知數(shù)據(jù)輸入該檢測系統(tǒng)，就能得出相應(yīng)的專家結(jié)論和具體的故障解決方法[6]。該技術(shù)的應(yīng)用不僅實現(xiàn)了人工智能與計算機程序的有機結(jié)合，還在很大程度上拓展了用戶的反饋渠道，在數(shù)控機床加工過程中應(yīng)用較為廣泛。圖3即為專家故障診斷技術(shù)的具體操作流程。

圖3 專家故障診斷技術(shù)操作流程Fig.3 Expert technical operation process of fault diagnosis

4 結(jié)束語

數(shù)控機床在運行過程中，對加工精度、加工質(zhì)量以及工作效率都有很高的要求。隨著當(dāng)今社會現(xiàn)代機械制造業(yè)競爭的日益激烈，加強對數(shù)控加工過程中的狀態(tài)監(jiān)測和設(shè)備故障的診斷，能在很大程度上保證數(shù)控機床的無障礙運行?；诋?dāng)前數(shù)控監(jiān)測和故障診斷技術(shù)和智能化設(shè)備的不斷發(fā)展，數(shù)控加工的生產(chǎn)效率將得到更大的提高。

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