摘 要：本文提出了一種基于數(shù)控技術(shù)的機械加工設(shè)備安全檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過實時監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)、異常識別及安全風(fēng)險預(yù)警，實現(xiàn)了對設(shè)備的全方位保護。通過實驗驗證與典型設(shè)備應(yīng)用分析，該系統(tǒng)能夠有效降低設(shè)備故障率、提升維修效率、減少生產(chǎn)停機時間，具有較高的實際應(yīng)用價值。本文為提高機械加工設(shè)備的安全性與可靠性提供了新的解決方案，并為智能制造領(lǐng)域的安全監(jiān)控技術(shù)發(fā)展提供了理論依據(jù)和實踐支持。

關(guān)鍵詞：數(shù)控技術(shù)；機械加工設(shè)備；安全檢測；異常識別

1 前言

隨著現(xiàn)代制造業(yè)向高精度、高效率的方向發(fā)展，數(shù)控技術(shù)在機械加工中的應(yīng)用已成為核心競爭力之一。隨著加工設(shè)備運行復(fù)雜度的增加，設(shè)備故障和安全隱患的發(fā)生頻率也逐漸提高，這對生產(chǎn)安全和生產(chǎn)效率構(gòu)成了嚴峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的設(shè)備安全檢測方法往往依賴人工檢測和周期性檢查，難以實現(xiàn)實時監(jiān)控與精準(zhǔn)預(yù)警。

2數(shù)控技術(shù)安全檢測系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)控技術(shù)安全檢測系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計是確保機械加工設(shè)備穩(wěn)定性與安全性的重要環(huán)節(jié)。該系統(tǒng)由感知層、傳輸層和決策層三大部分組成。感知層主要通過各種傳感器實時采集機械設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動、轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)，這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的安全檢測提供基礎(chǔ)信息[1]。傳輸層則負責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)通過高速數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至處理中心，保證數(shù)據(jù)的實時性和可靠性。決策層是系統(tǒng)的核心，通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，識別設(shè)備可能出現(xiàn)的異?；蚬收?，進而評估其安全風(fēng)險，并在發(fā)現(xiàn)潛在問題時發(fā)出警報。在此架構(gòu)中，數(shù)控系統(tǒng)的異常識別方法、設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測以及安全風(fēng)險預(yù)警模型的構(gòu)建都起到了關(guān)鍵作用。通過深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動識別出設(shè)備運行中的非正常狀態(tài)，并進行自我修正與優(yōu)化。預(yù)警模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的對比，能夠在安全風(fēng)險出現(xiàn)之前做出預(yù)警，為設(shè)備維護人員提供足夠的應(yīng)急處理時間，極大降低機械設(shè)備的故障率和安全隱患。

3機械加工設(shè)備安全檢測關(guān)鍵技術(shù)

3.1數(shù)控系統(tǒng)異常識別方法

數(shù)控系統(tǒng)的異常識別方法通過對數(shù)控系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)的監(jiān)測與分析，能夠識別出系統(tǒng)運行中的異常狀態(tài)，如位置誤差、速度波動、振動異常等。常見的異常識別方法包括基于信號處理的異常檢測方法、基于機器學(xué)習(xí)的智能識別方法，以及基于模式識別的多維度檢測方法[2]。在信號處理方法中，通過對數(shù)控系統(tǒng)的控制信號與傳感器信號進行頻譜分析，提取出設(shè)備的工作特征信號，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)工作狀態(tài)進行對比分析，進而發(fā)現(xiàn)異常波動。設(shè)設(shè)備在理想狀態(tài)下的控制信號為uideal（t），而實際運行信號為uactual（t），則異常識別可以通過以下誤差分析公式進行評估：

E（t）=

若E（t）gt;ε，則認為系統(tǒng)出現(xiàn)異常，其中ε為預(yù)設(shè)的閾值?；跈C器學(xué)習(xí)的識別方法通過對歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，構(gòu)建異常檢測模型，能夠通過對輸入特征的分類和聚類，識別出系統(tǒng)可能出現(xiàn)的異常狀態(tài)。

3.2設(shè)備運行狀態(tài)實時監(jiān)測

設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測通過采集設(shè)備的關(guān)鍵運行參數(shù)，如溫度、壓力、振動、轉(zhuǎn)速、功率等，實時監(jiān)測系統(tǒng)能夠即時反饋設(shè)備的健康狀況，為異常預(yù)警和故障診斷提供數(shù)據(jù)支持。實時監(jiān)測系統(tǒng)的核心在于高精度的數(shù)據(jù)采集與傳輸能力。傳感器通過對不同參數(shù)進行采樣，并結(jié)合數(shù)控系統(tǒng)輸出的控制信號，實時檢測設(shè)備的工作狀態(tài)。設(shè)備的某一重要參數(shù)為P（t），監(jiān)測系統(tǒng)將該參數(shù)的變化進行周期性采集，并將其數(shù)據(jù)與設(shè)備的正常運行模式進行對比分析。設(shè)正常工作狀態(tài)下的參考參數(shù)為Pnormal，則設(shè)備的實時狀態(tài)可以通過以下偏差分析公式進行判斷：

ΔP（t）=P（t）-Pnormal

若ΔP（t）超過預(yù)定閾值ε，則系統(tǒng)認為設(shè)備出現(xiàn)異常，及時觸發(fā)報警機制。同時，結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，系統(tǒng)能夠綜合分析來自不同傳感器的數(shù)據(jù)信息，進一步提高監(jiān)測的準(zhǔn)確性和魯棒性[3]。通過卡爾曼濾波（Kalman Filter）等算法，實時監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)υ肼晹?shù)據(jù)進行濾波，從而減少外部干擾，提高參數(shù)估計的精度。如設(shè)某設(shè)備的振動參數(shù)、溫度和功率分別由V（t）、T（t）、W（t） 表示，則通過數(shù)據(jù)融合算法，實時狀態(tài)估計（t）可表示為：

（t）=αV（t）+βT（t）+γW（t）

其中，α，β，γ為加權(quán)系數(shù)，表示不同傳感器在綜合監(jiān)測中的權(quán)重。此方法能夠有效地提高設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測精度，減少單一傳感器的測量誤差對結(jié)果的影響。

3.3安全風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建

安全風(fēng)險預(yù)警模型通過融合設(shè)備的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)，構(gòu)建出基于多種算法的預(yù)警系統(tǒng)，以實現(xiàn)對設(shè)備安全風(fēng)險的精確預(yù)測與預(yù)防。構(gòu)建安全風(fēng)險預(yù)警模型的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動與多維度分析的結(jié)合?；谠O(shè)備的運行參數(shù)，如溫度、振動、壓力等，采用機器學(xué)習(xí)算法（如隨機森林、支持向量機等）對數(shù)據(jù)進行分類與回歸分析，提取出設(shè)備運行狀態(tài)與潛在故障之間的關(guān)聯(lián)性[4]。設(shè)設(shè)備運行狀態(tài)的特征向量為X（t）=

X（t），

X（t），…，

X（t），其中每個Xi（t）代表設(shè)備某一運行參數(shù)的實時值。安全風(fēng)險評估函數(shù)R（t）可以表示為：

R（t）=f（X（t））=αiXi（t）

其中，αi為各個特征參數(shù)的權(quán)重，反映其對安全風(fēng)險的影響程度，f（·）是非線性函數(shù)，表示各個參數(shù)對風(fēng)險的復(fù)合影響。利用歷史故障數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，可以進一步優(yōu)化風(fēng)險評估函數(shù)，并通過基于概率的預(yù)警模型來判斷是否觸發(fā)報警。通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或灰色預(yù)測方法，可以根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)與歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，計算發(fā)生故障的概率，設(shè)Pfailure（t）為故障發(fā)生的概率，則風(fēng)險預(yù)警條件為：

設(shè)Pfailure（t）=P（R（t）gt;θ）

其中，θ為設(shè)定的安全閾值，若Pfailure（t）gt;β（β為預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值），系統(tǒng)將觸發(fā)警報并采取相應(yīng)的保護措施。

4數(shù)控安全檢測技術(shù)應(yīng)用實踐

4.1檢測系統(tǒng)實驗驗證

實驗選用了一臺高精度數(shù)控機床作為測試平臺，結(jié)合多種傳感器實時采集其工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度、振動、轉(zhuǎn)速和功率等關(guān)鍵參數(shù)[5]。通過模擬不同類型的故障情景，如過載、軸承損壞、振動過大等，測試系統(tǒng)在異常情況下反應(yīng)和預(yù)警性能。在實驗過程中，通過對比系統(tǒng)識別的異常數(shù)據(jù)與實際故障情況，驗證了數(shù)控安全檢測系統(tǒng)在識別精度和響應(yīng)速度上的優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠在設(shè)備運行狀態(tài)出現(xiàn)輕微變化時即能迅速識別，并通過數(shù)據(jù)分析模型進行準(zhǔn)確預(yù)警。

4.2典型加工設(shè)備安全性評估

在對典型加工設(shè)備的安全性評估中，采用了多維度的評估模型，結(jié)合設(shè)備的運行數(shù)據(jù)與歷史故障記錄，從設(shè)備的故障概率、風(fēng)險等級、維護周期等方面進行全面分析。評估過程首先通過實時監(jiān)測系統(tǒng)收集設(shè)備的關(guān)鍵運行參數(shù)，利用安全風(fēng)險預(yù)警模型對設(shè)備的安全狀態(tài)進行動態(tài)評估?；趯哟畏治龇ǎˋHP）和模糊綜合評價方法，對設(shè)備的安全性進行綜合評分，從而得出設(shè)備的風(fēng)險等級。具體評估方法包括：通過加權(quán)綜合不同監(jiān)測參數(shù)的偏差值，計算設(shè)備的安全指數(shù) SI（t），其表達式為：

SI（t）=Wi·Di（t）

其中，Wi為各參數(shù)的權(quán)重，Di（t）為各監(jiān)測參數(shù)的偏差值（如溫度、振動、功率等）。根據(jù) SI（t）的值，設(shè)備可被分為低風(fēng)險、中等風(fēng)險和高風(fēng)險三類，并進一步評估出設(shè)備的預(yù)期剩余壽命（RUL， Remaining Useful Life）。

根據(jù)以上數(shù)據(jù)表3，設(shè)備的安全指數(shù)SI（t）可以計算為：

SI（t）=（0.3×1.5）+（0.4×2.8）+（0.2×2.0）+（0.1×2.0）=1.45+1.12+0.4+0.2=3.17

根據(jù)計算結(jié)果，若設(shè)備的安全指數(shù)SI（t）大于某一閾值（如 3.0），則可判斷設(shè)備處于中等風(fēng)險狀態(tài)，需進行定期維護或檢修。

4.3應(yīng)用效果分析

數(shù)控安全檢測技術(shù)的應(yīng)用效果分析主要通過對實施后的設(shè)備運行性能、安全性和維護成本等方面的對比，評估其實際應(yīng)用效果。經(jīng)過系統(tǒng)部署后，典型加工設(shè)備在多個生產(chǎn)周期中的故障率顯著降低，設(shè)備的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率得到了有效提升。通過對比應(yīng)用前后的設(shè)備故障數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)控安全檢測系統(tǒng)能夠提前識別并預(yù)警潛在的設(shè)備故障，顯著減少了停機時間，并優(yōu)化了維修周期。在應(yīng)用前，設(shè)備的年均故障率約為15%，而實施安全檢測系統(tǒng)后，故障率下降至8%。通過對設(shè)備維修數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)提前預(yù)警的故障案例大大減少了維修和更換部件的成本，進而提高了設(shè)備的整體利用率和生產(chǎn)效率，以上為具體效果表4。

5結(jié)論

本文通過對數(shù)控技術(shù)在機械制造加工設(shè)備安全檢測中的應(yīng)用研究，提出了基于多維度數(shù)據(jù)采集、異常識別與安全預(yù)警的綜合安全檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，提前識別潛在故障，顯著提高設(shè)備的安全性和可靠性。通過典型加工設(shè)備的應(yīng)用效果分析，驗證了數(shù)控安全檢測技術(shù)在降低故障率、提升設(shè)備可用性、減少維修成本方面的顯著優(yōu)勢。未來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進一步發(fā)展，數(shù)控安全檢測系統(tǒng)有望實現(xiàn)更高水平的智能化，推動智能制造和設(shè)備自動化的持續(xù)發(fā)展。

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作者簡介：俞圣江（1986.9-），男，漢族，紹興上虞人，本科，講師，研究方向：數(shù)控加工機械基礎(chǔ)、零件測量、機械制圖。