基于故障樹的數控機床故障診斷系統

楊曾芳　呂希勝

摘 要:數控機床的故障診斷不及時不準確,會給制造企業帶來巨大的經濟損失,因此,數控機床的故障診斷與維護一直是制造業研究的熱點之一。本文在分析數控機床特點的基礎上,運用故障樹分析法建立數控機床主要部位的故障樹模型,依據此模型開發了一套基于故障樹的故障診斷系統,該系統具有診斷速度快、診斷結果準確率高的特點,有效實現了數控機床故障的智能分析診斷。

關鍵詞:故障樹數控機床故障診斷

中圖分類號:TP315 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2012)06(c)-0068-02

1 引言

隨著工廠自動化程度的提高,數控機床已經成生產線上的關鍵設備,如果出現故障但維修不及時,往往會波及到整個生產過程,長時間停機將會造成巨大的經濟損失[1]。然而不管生產設備的可靠性有多高,其發生故障是不可避免的,因此提前進行診斷以及在發生故障后能及時進行維修,對于企業來說是非常有意義的。

數控機床是由主機、數控裝置、驅動裝置、輔助裝置等多個子系統構成的復雜機電系統,其故障產生的原因往往比較復雜[2]。由于數據機床的故障既有機械故障,又有電氣故障,還有液壓故障,故障種類多,故障級別也不同,因此,有必要采用故障樹分析法對數控機床故障進行分析,按層級建立故障樹,并以此作為專家系統的知識獲取,能有效建立基于規則的故障診斷系統。

2 故障樹的建立和分析

2.1 故障樹分析法

故障樹分析法采用邏輯方法,形象的進行故障分析,具有簡單明了、思路清晰、邏輯性強等特點。可做定性分析、定量分析。體現了系統工程方法研究安全問題的系統性、準確性和預測性,是安全系統工程主要的分析方法。將系統級的故障現象(頂事件)與最基本的故障原因(底事件)之間的內在關系表示成樹形的網絡圖,逐層之間由數字邏輯關系構成。它通常把系統的故障狀態稱為頂事件,通過樹狀結構搜索,然后找出系統故障和導致系統故障的諸多原因之間的邏輯關系。并將這些邏輯關系用邏輯符號表示出來,由上而下逐層分解,直到不能分解為止,推導出各故障和各單元故障之間的邏輯關系,利用這些邏輯關系最終找出對應的底層故障原因[3]。以下是故障樹的建立步驟。

1)頂事件的確定。對于數控機床來說就是表現出來的故障現象。

2)分析頂事件,即對故障現象進行分析。通過對數控機床的故障現象進行分析,尋找引起故障現象發生的直接的和必要的原因。將故障現象作為輸出事件,將所有直接原因作為輸入事件,并根據這些事件的邏輯關系用適當的邏輯門表示。

3)分析每一個與頂事件(故障現象)直接相聯系的輸入事件。如果該事件還能進一步分解,則將其作為下一級的輸出事件,如同步驟2)中對頂事件那樣進行處理。

4)使用逆向思維。已知輸出事件,利用邏輯關系找出有問題的輸入事件,一棵倒置的故障樹就這樣形成了。

2.2 故障樹的建立

數控機床是由PLC電氣控制、伺服、機械傳動、液壓靜壓、冷卻、排屑、刀具等綜合在一起的機電設備,其中包括床身機械、齒條齒輪絲杠傳動、潤滑靜壓冷卻、電氣控制、伺服模塊、伺服電機及制動、測量系統、計算機控制及其他[4]。把系統功能進行層次分解,通過表示數控系統中各個子模塊之間關系的方法,將系統的功能用它的下級子系統的功能來表示,而其子模塊的功能又用它本身的各功能模塊的功能表示。系統功能的這種層次分解,也就是系統故障分析過程中的模擬,功能分解的結果就是一棵故障樹。這個故障樹共有四層:第0層頂事件,即系統故障;第1層中間事件是可能引起系統故障的各個子系統故障;第2層中間事件為可能引起子系統故障的各個功能模塊故障;而第3層即底事件,是引起系統故障的最終不可分割的功能子模塊故障。圖1所示為數控機床的伺服系統故障樹(部分)。

3 數控機床故障診斷專家庫

數控機床的專家知識庫是依據數控機床的故障樹建立的,專家系統是將人類專家的知識、經驗輸入到計算機中,使計算機能夠“思考”和“推理”,從而解決問題的人工智能方法[5]。一個專家系統由知識獲取系統、知識庫、推理機、解釋器、輸入輸出系統組成。

故障樹和專家系統知識庫的聯系在于:故障樹的頂事件對用于專家系統要分析解決的任務,故障樹的每個最小割集就是該系統的故障原因,對應于專家系統要推理的最終結果,故障樹由上到下的邏輯關系對用于專家系統的推理過程,故障樹的樹枝對應于專家系統中知識庫中的規則,其樹枝數對應于規則的規則數,知識庫的獲取來源于故障樹。

專家系統用知識進行推理和判斷,一般采用產生式規則模型,其基本形式為:IF(條件)THEN(操作或結論),知識庫的建立過程也就是將故障樹中的知識轉化為專家系統中規則的過程。

3.1 知識獲取系統

知識的獲取是專家系統的基礎,對于故障診斷系統來說,發現故障并通過一定的手段進行解決,這就是知識,這些知識來源于操作人員、技術人員,再經過專家的提煉抽取,最終形成計算機系統能處理的知識。

知識獲取是一個迭代的過程,通過多次迭代,實現知識庫的建立,真正能夠滿足數控機床的故障診斷。

3.2 知識庫設計

專家系統的工作過程是獲得知識并加以應用的過程。處理知識的首要問題就是如何表示知識的問題。對于真正的專家來說,知識就是經驗,是無形的,但是要形成計算機專業家系統,就必須用規范的語言將知識描述出來,這就需要對知識進行編碼,也就是知識的符號化過程。需要把知識編碼成為一種合適的數據結構,可以在計算機系統中存儲并處理。數控機床故障診斷專家系統知識庫,主要采用框架表示法,知識庫中的每條知識又是采用規則來表示。

(1)規則表示法。規則表示法將指定原因信息與某些故障相關聯．對新信息或需要執行的故障過程做出斷言。規則表示的知識中,一般都引入閾值和權值。其中閾值用來表示應該肯定還是否定的限度,權值表示同一規則中不同條件的重要程度,如果條件的置信度大于閥值,則該條件表示一條肯定事實,否則該條件表示一條否定事實。而“權值”是反映其功能關鍵程度、故障概率和檢測代價的參數,權值越大說明該條件越重要,在推理過程中更應作為優先考慮的對象。

(2)框架表示法。針對本文用故障樹來分析數控機床故障,雖然其內容不同,但都可分成頂事件、中間事件和底事件,都有故障樹節點,存在一些共同屬性。因此我們可以把這些共同屬性分離出來,建成一個上層框架,再把各類事件獨有的屬性分別構成下層框架,并可在下層框架間隔設立一個專用的中間層,反映上、下層之間的關系,指出其上層框架,以建立上下框架間聯系,下層框架還可以繼承其上層的屬性和值,既減少知識冗余和保持知識一致性,又節約了時間和空間。

3.3 推理機設計

推理就是對數據機床故障進行識別,其過程就是將數據庫中的事實與知識庫中的規則進行匹配的過程。推理機是故障診斷專家系統的核心。該系統就是根據操作人員所感知到的故障現象,并將特征輸入到系統中,利用知識庫中的知識,并按照一定的推理策略逐步求解問題。故障診斷專家系統知識庫的設計中,將故障樹知識轉化成基于規則的專家系統知識。本系統采用基于規則的推理,采用正向推理為主、反向推理相結合的混合推理模式。其推理流程為:先初始化系統,根據編號初步確定故障樹中各節點事件的優先級;然后根據系統中提供的故障模式,系統從規則庫中選擇規則對兩者進行模式匹配,匹配成功則進行故障樹下一節點的故障診斷,直到進行到底事件也就是葉節點;最后給出診斷結果。

3.4 解釋器設計

解釋器是對推理結果的解釋,通常推理結果只是簡單的描述,對于用戶來說,還需要將結果轉換成可以理解的語言。

3.5 輸入輸出系統

輸入輸出系統是數控機床故障診斷系統與用戶間交互的平臺,通過這個平臺,操作人員可以進行故障知識的積累,也可以進行故障的診斷操作(如圖1)。

4 系統實現

本系統基于.Net平臺,應用WPF技術進行開發,充分利用關系數據庫,實現統一的數據存儲。在關系數據方面,該系統采用SQLServer數據庫,實現知識庫數據以及推理規則的存儲,保證了數據的安全性和系統的穩定性。

由于該系統采用.net平臺開發,使用模塊化的組織方式,整個系統具有良好的交互性、可用性和可擴展性,有利于系統的維護和升級。

應用故障樹技術進行數控機床的故障診斷,極大地提高的故障診斷效率,故障診斷系統主界面如圖3所示。

5 結語

本文在深入分析了數控機床典型故障后,結合當前先進的故障診斷技術,將故障樹分析法和專家系統應用于數控機床的故障診斷。用層次分析法構建了數控機床的故障診斷模型,建立了專家系統的知識庫和推理機,應用WPF技術完成了數據機床故障診斷專家系統的開發。此系統方便用戶對故障進行快速的診斷判別和維修。

參考文獻

[1] 姜秀華.制造系統數控機床故障處理技術研究[J].制造業自動化,2011,33(12):30-32.

[2] 葉伯生,黃增雙,李斌.故障樹分析法在數控機床故障診斷系統中的應用[J].機械設計與制造,2006,(8):135-138.

[3] 孫永盛,朱保國,韓軍.基于故障樹的康明斯發動機故障診斷專家系統[J].機電產品開發與創新,2011,24(5):21-23.

[4] 賈育秦,張志剛,翟大鵬.基于故障樹的數控機床故障診斷系統研究[J].太原科技大學學報,2009,30(5):401-404.

[5] 黎奇志,胡國平.基于故障樹和模糊推理的故障診斷研究[J].微計算機信息,2011,27(8):186-188.