数控机床故障诊断研究现状与未来发展.doc

机床数控原理与系统

作业

姓名：李文维
学号：0900520

关于“数控机床故障诊断研究现状与未来发展”
的报告

随着现代科学技术的发展、社会对产品多样化需求的增加,以及产品更新换代的加速,对现代数控机床在加工效率、质量、柔性和成本等方面提出了更高的要求,要求数控机床能实现长时间地、连续地自动加工,具有高可靠性、可维修性和安全性。
多年来,人们一方面在数控机床硬件结构的合理性和对用户的开放性以及软件系统的通用性等方面作了大量改进,推出了一代又一代新的CNC系统和机床;另一方面,采用了提高制造工艺水平、严格选择元器件,采用容错技术和可靠性设计等措施减少数控机床的故障率,提高其可靠性和可维修性;其三,注重研究故障诊断技术,以提高数控机床故障诊断的有效性和快速性。本文拟对目前数控机床采用的各种故障诊断方法进行分析,并预测今后的发展趋势。
1　数控机床故障的特性与分类
数控机床的常见故障可以按多种形式分类。若按故障发生的部位分,有硬件故障和软件故障;按故障过程分,有突然故障和渐变故障;视其故障的破坏性程度分为有破坏性故障和非破坏性故障;从故障发生的时间分,有早期故障、偶然故障和耗损故障,从故障范围看,有局部故障和分布式故障等等。
数控机床故障的各种分类表明数控机床故障形式复杂多变。总的来说,具有如下特征。①数控机床故障大部分是由控制系统故障引起的。②数控机床的故障具有不确定性。③数控机床故障具有多故障并发性。④数控机床“边缘故障”的累积。
2　数控机床的故障诊断方法
数控机床故障的一般认断方法是:①直观法。即操作者利用感官观察故障发生时的各种光、声、味等异常现象,判断故障的可能部位或部件。②利用数控系统硬件报警自诊断功能。③利用数控系统软件报警自诊断功能。④参数检验法。⑤利用状态显示的诊断功能。⑥备件置换法。⑦测量比较法。⑧敲击法。⑨局部升温法。⑩原理分析法。○11故障树分析法。○12模糊诊断法。
3　容错技术在数控机床设计中的应用
随着科学技术的飞速发展,作为自动化系统基本加工单元的数控机床CNC装置结构越来越复杂,功能越来越完善,系统故障的排除越来越困难。为了提高CNC系统可靠性,数控系统的诊断技术和容错技术得到很大的发展。
控制系统的容错设计是20世纪80年代发展起来的一种提高控制系统可靠性的技术,它应用于数控系统的历史虽不长,但却显示了强大的生命力。
容错系统的主要特点,一是具有高安全性,即出现故障能及时处理,避免灾难性后果;二是高使用性,系统出现故障时转入修复状态,抢修并不妨碍计算机的工作;三是高维修性,容错系统可进行不停机修理。容错技术的关键是选择合适的冗余方式。数控系统中常见的冗余方式有以下几种:
(1)硬件冗余又称作备份冗余。目前数控机床常用的数控系统都采用模块式的硬件结构。在模块化结构中考虑冗余可以根据系统的功能及各个模块在系统中的作用和地位,配备一定数量功能相同的模块和设备,这样做可以以较少的投资获得高可靠性。常用的冗余系统按其结构分为关联系统、备用系统和表决系统三种。
(2)软件冗余指增加软件系统,同一问题可以由各种不同的编制程序的方法来进行比较,从而减少因软件编制错误或操作人员操作失误而造成的“软故障”。
(3)时间冗余以硬件为基础,采用一些备用寄存器或固定寄存器,记录故障的状态和受到影响输入、输出动作的状态,确认为瞬时故障状态进入输入、输出复制程序,通过一定的时间冗余,让系统自动恢复正常状态。
(4)信息冗余指增加信息的位数,如使用纠错码等。
容错技术以消耗系统的资源换取系统的高可靠性,理论上讲,备用模块的品种越多越好,但这样不但增加了系统的设计成本,还使系统对备用件的维护工作更复杂。所以一般只配备一些极其重要或易出故障的备用板。通过均衡、精心设计,选择合适的冗余方式能够设计出既减少资源消耗,又具有高可靠性的CNC系统。
4　数控机床故障诊断技术的新发展
4.1　发展人工智能与专家系统
这种方法从数据库出发,调用知识库中的相应知识、经过推理机构的推理获得所需的结论。应用于数控系统故障诊断的人工智能技术有两方面内容。即诊断专家系统和人工智能数据库。
4.1.1　诊断专家系统
专家系统是人工智能最活跃的一个分支,以其智能化程序高和实时性强而应用于很多领域。八十年代初,专家系统才开始应用于故障诊断领域,故障诊断专家系统与传统诊断技术相比具有如下特点。
(1)通过对各种诊断的经验性专门知识形式化描述,不仅可以使这些知识突破专家个人的局限性而广为传播,而且也是对科学方法论的一个发展。
(2)克服人类诊断专家供不应求的矛盾。
(3)故障诊断专家系统可以结合其它诊断方法,综合利用各类专家的知识、经验,实现在线监测故障、离线诊断与分离故障。
(4)故障诊断专家系统具有人—机联合诊断功能,可充分发挥人的主观能动性。专家系统具有知识获取和自学习功能,它能在使用过程中日趋完善。

4.1.2　人工智能数据库
人工智能数据库以提高系统可靠性、可维修性和高效率性为目的。这种数据库主要包括加工参数的自动设定和图形功能等。加工参数的自动设定功能,实际是一个工艺参数库,系统能根据被加工工件的材料、加工余量等自动确定切削用量、加工刀具的选取及加工条件的设定等,这种数据库不但需要积累大量工艺数据,还必须具有某种学习功能及推理能力。通常,将人工智能数据库与故障诊断专家系统联系在一起,建立一个综合专家系统,既提高系统的可靠性,又提高了系统的诊断维修性能。
4.2　应用人工神经网络(ANN)进行诊断
由于ANN具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多模式等特点,近年来开展了诸多研究和应用。这种方法将被诊断的系统的症状作为网络的输入,将所要求得到的原因作为网络的输出,并且神经网络将经过学习所得到的知识以分布的方式隐式地存贮在网络上,每个输出神经元对应着一个故障原因。目前常用的几种算法有:误差反向传播(BP)算法、双向联想记忆(BAM)模型和模糊认识映射(FCM)等。
4.3　多传感器信息融合技术
要保证数据机床长期无故障运行,及在故障情况下快速诊断和排除故障,需要监测系统进行加工状态监视以及提供故障情况下的状态信息;另外还需要信息处理技术对状态信息分析提取特征以供监视或故障诊断使用。由于数控系统内在的复杂性和关联性,过去传统单因素监测和信息处理已显得力不从心。多传感器信息融合概念的提出,为CNC状态监测开辟了新途径。
多传感器信息融合就是充分合理地选取各种传感器,提取对象的有效性信息,充分利用多个传感器资料,通过对它们合理支配和使用,把多个传感器在空间或时间上冗余信息或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述,使该信息系统由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性能。
利用多传感器对CNC进行诊断,能大大降低误判率、漏判率,提高诊断准确度,采用信息融合技术,先对同一层次的信息进行融合,获得更高层次的信息,再汇入相应的信息融合层次,这样从低层至顶层对多元信息进行整理合并,逐层抽象,从而取得比单一传感器更准确更具体的诊断结果。由于ANN具有大规模并行处理能力、抗干扰能力及高度的非线性特性,可将它用于多传感器信息融合。
5　智能化集成诊断维修
将传感器信息融合与人工智能技术、ANN技术相结合,建立集监测、诊断为一体的智能集成系统,是CNC故障诊断的新方向。集成诊断专家系统能充分利用多种形式的知识(经验知识、状态知识、物理知识等)诊断推理,结合多种故障信息(征兆信息,状态监测信息等)进行综合诊断,可实现实时监测与诊断,提高了智能诊断与决策水平和CNC机床诊断的自动化程度。因此,积极开展CNC机床智能集成诊断系统的研究具有重要的理论价值和实践意义。
6　结束语
数控机床是现代和未来机械制造业中十分重要的基本单元,提高其设计可靠性、故障诊断的准确性和排故维修的有效性一直受到人们的高度重视。目前所采用的诸如直观检查法、特征量辅助诊断、故障树分析、模糊诊断等都是一些重要的方法。随着科学技术的发展,预计今后在多传感器信息融合、ANN与专家系统结合,建立集成检测与智能诊断维修系统等方面的研究将会更加受到重视,
新技术的不断应用也将会给CNC机床故障诊断与维修带来新的生机。

参考文献
1　曹琰主编.数控机床应用与维修.北京:电子工业出版社,1994
2　刘希金等.机床数控系统故障检测及维修.北京:兵器工业出版社,1994
3　杨叔子等.基于知识的诊断推理.北京:清华大学出版社,南宁:广西科学技术出版社,1995.12
4　同淑荣等.智能制造与智能混合系统.中国机械工程,1995;6
5　Ye Nong, Zhao Baijun, Gavriel Salvendy. Neural Net-works-Aided Fault Diagnosis in Supervisory Control ofAdvanced Manufacturing Systems. Int. J. Adv. Manuf.Technol, 1993;(8):200~209
6　曾昭君,何钺,史维祥.故障诊断神经网络的发展前景.机械工程学报,1992